文章总结： 该文档研究实时无人机群协调中的通信延迟限制，提出基于测量数据的随机延迟模型和通信-控制延迟可行性框架。通过超过15000个飞行延迟样本校准模型，结合ARD-PF编队控制器评估延迟容忍度，量化了最大允许端到端延迟与集群规模、无人机间距的关系，为分布式编队控制的实际可扩展性提供分析工具。 综合评分： 84 文章分类： 技术标准,解决方案,应用安全

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所长007 所长007

蓝军开源情报

2026年5月17日 08:45 湖南

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【导读】

2026年4月21日，MDPI期刊发布报告《基于测量数据的实时无人机群协调延迟限制》。通信延迟是限制采用分布式编队控制的无人机群实际可扩展性的主要因素之一。

在诸如协同集群导航、自主巡检和空中监测等实时无人机任务中，信息交换延迟会直接影响编队稳定性和运行安全。在实际空中网络中，无人机间的通信延迟会受到抖动、突发延迟和多跳传播等随机因素的影响，而这些因素很少能被分析编队控制研究中常用的简化确定性延迟假设所捕捉。

本文提出了一种基于测量信息的随机延迟模型和一个通信-控制延迟可行性框架，该框架综合考虑了单链路延迟特性、多跳延迟累积和控制器级延迟容差。

本文使用基于吸引-排斥距离势场（ARD-PF）的编队控制器对所提出的框架进行了评估，并量化了最大允许端到端延迟与集群规模和无人机间距离的关系。

本文利用从多无人机LoRa平台在实际飞行条件下采集的超过15000个飞行中通信延迟样本对延迟模型进行了校准和验证。结果表明，不同的运行场景下，不同的机制限制了集群运行。

在某些配置下，随机通信延迟成为主要约束；而在其他配置下，编队几何形状或网络负载决定了可行的运行区域。基于这些因素，本文提出的框架刻画了延迟可行的运行区域，并预测了分布式编队控制和实际多跳通信延迟下的最大可行集群规模。

本报告《基于测量数据的实时无人机群协调延迟限制》英文原文23页，译文48页，1.7万字。扫码文末二维码，立即加入“蓝军开源情报知识星球会员”，免费下载本文原文及完整译文。需要译文或者报告联系电话：19118805880（微信同号）。

关键词：无人机群；编队控制；实时；通信延迟；多跳网络；延迟建模；集群可扩展性；空中通信

这是蓝军开源情报的第 593期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao） 转载请联系授权（微信号：19118805880）

一、引言

无人机群由多个无人机组成，它们通过分布式控制和信息交换协调行动，共同完成感知、监测、巡检或通信任务。近年来，协同无人机群的应用显著扩展，已应用于基础设施巡检、环境测绘、精准农业监测、搜救行动和空中通信中继等领域。

在这些场景中，协同操作能够提升感知覆盖范围、系统鲁棒性和整体任务效率。除了维持几何队形外，无人机群部署通常还需要协调的轨迹规划和任务分配，以便在大范围空间内组织感知活动和数据采集。

许多新兴的无人机应用需要多个飞行器之间进行实时协调。在这种情况下，通信延迟会直接影响集群维持一致队形和协同感知行为的能力。包括5G及未来5G通信架构在内的空中网络技术的最新进展，旨在提供超可靠低延迟通信能力，从而支持对延迟敏感的无人机操作。然而，即使拥有高质量的无线链路，随机通信延迟与分布式集群控制之间的相互作用仍然缺乏充分的理解。

实际上，无人机群的规模取决于任务和运行限制。巡检或测绘任务通常使用由3到10架无人机组成的小型团队，而大规模监测或空中中继场景可能涉及数十架无人机同时运行。

这些限制通常由空域法规、安全限制和任务复杂性决定。大多数实际部署依赖于同构无人机平台，以简化协调并提高可扩展性，但当需要专门的感知或通信功能时，异构无人机群正被越来越多地探索。

二、ARD-PF形成控制的延迟容忍限度

本节评估通信延迟如何影响基于吸引-排斥距离势场的编队控制器的稳定性。目标并非重新设计控制器，而是定量确定在集群几何相干性丧失之前可容忍的最大端到端通信延迟。

图1. 集群几何形状：一个领导者沿半径为 R 的圆形轨迹运动，𝑁−1从动件保持固定的径向偏移和标称间距

由此得到的延迟容忍度将作为后续章节中开发的通信感知可扩展性分析的控制级约束，并与随机延迟模型相结合，以评估多跳无人机集群通信的可靠性和可行性。

由于其分散式结构和对邻域状态信息的依赖，ARD-PF控制器被用作典型的分布式编队控制策略，但也正因如此，它对通信延迟非常敏感。所提出的框架并不局限于ARD-PF，一旦定义了其他分布式编队控制方法的延迟容忍特性，即可将其应用于这些方法。

三、基于测量的延迟模型

本节介绍实验方法和基于测量数据的延迟模型，用于表征多无人机集群中实际的通信延迟。其目标有两个：首先，在实际飞行条件下获取经验延迟统计数据；其次，利用这些测量数据构建随机延迟模型，该模型的统计参数基于实验数据。该模型随后可用于蒙特卡罗多跳仿真以及本节后续介绍的解析延迟可行性分析。

图 3. 实验型领航-跟随无人机群系统。

四、结果与讨论

本节将第 2 节中获得的控制级延迟容忍度与第 3 节中引入的测量校准随机延迟模型相结合，以量化通信延迟如何限制无人机集群编队的可扩展性。

图 6. 五架无人机集群（领队半径为 1）的 ARD-PF 控制器的圆形编队行为𝑅 = 100m 在两种通信延迟条件下：（a）低于允许延迟阈值的稳定跟踪；（b）在过长延迟下失去编队一致性。

分析分为三个互补阶段。首先，通过代表性的轨迹仿真，阐明通信延迟对编队级ARD-PF稳定性的影响。其次，利用飞行试验期间收集的实验数据集，验证经测量校准的随机延迟模型。最后，将第3.5节推导的分析延迟可行性框架的预测结果与多跳延迟过程的蒙特卡罗仿真结果进行比较，从而验证该框架的有效性。

这些结果共同表明，在实际通信条件下，如何将经验观察到的通信延迟转化为对集群可靠性、延迟预算利用率和最大可行集群规模的定量预测。

五、结论

这项工作通过将控制级稳定性分析与来自真实多无人机平台的飞行中通信测量相结合，研究了实际通信延迟如何限制无人机集群编队控制的可扩展性。

首先，本文量化了ARD-PF编队控制器的延迟容忍度，并将其作为集群规模和无人机间距离的函数。结果表明，可接受的端到端通信延迟强烈依赖于编队几何形状，密集编队的延迟容忍度显著低于稀疏编队。

其次，利用LoRa通信链路进行的飞行实验表明，空中通信延迟主要受协议级抖动和偶发性突发事件的影响，而非平滑的距离相关传播效应。基于这些观察结果，我们开发了一种紧凑的随机延迟模型，用于重现所测延迟分布的统计特征。

第三，将经验校准的延迟模型与控制器特定的延迟容忍度限制相结合，能够在实际通信条件下评估集群的可扩展性。由此得到的框架从三个互补指标来表征集群的可行性：通信可靠性、延迟预算利用率以及多跳延迟累积下的最大允许集群规模。

第3.5节中提出的解析延迟可行性模型已通过随机延迟过程的蒙特卡罗模拟进行了验证。结果表明，该解析模型能够准确预测数值实验中观察到的可靠性退化、延迟预算利用率和集群容量限制，同时显著降低计算量。

总体而言，结果表明，随机通信延迟会显著限制无人机集群编队的适用范围，尤其是在通信负载不断增加的情况下。该分析强调了在设计大规模无人机集群系统时，纳入基于测量的延迟模型和延迟感知控制策略的重要性。

因此，所提出的框架应被视为一种通信控制分析工具，而非集群容量的通用预测器。其主要贡献在于将实验观察到的延迟统计数据与控制器相关的延迟可行性区域联系起来，从而能够对分布式无人机协同的通信需求进行实际评估。

未来的工作将研究延迟感知网络策略、自适应集群通信架构，并在更繁忙的交通状况下以及使用5G和6G 空中通信系统等替代无线技术进行实验验证。

《基于测量数据的实时无人机群协调延迟限制》

【目录】

摘要 1

一、引言 2

二、ARD-PF形成控制的延迟容忍限度 9

2.1. 圆形队形方案 9

2.2. 通信延迟的引入 12

2.3. 编队误差和延迟容忍准则 13

三、基于测量的延迟模型 16

3.1 实验平台和飞行场景 16

3.2 延迟测量程序 19

3.3 经验延迟特征 20

3.4 随机延迟模型 21

3.5. 分析延迟可行性模型 23

3.6. 关于可扩展性和向更大规模群体的推断的讨论 29

四、结果与讨论 31

4.1. 通信延迟下的编队行为 31

4.2 随机延迟模型的验证 34

4.3 分析可靠性模型的验证 36

4.4 延迟预算利用模型的验证 38

4.5. 最大群体规模预测的验证 39

4.6 本次验证的范围和局限性 40

五、结论 41

作者贡献 42

资金 43

机构审查委员会声明 43

数据可用性声明 43

利益冲突 43

参考 43

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