在无人机技术飞速发展的今天，北航的AeroDuo团队提出了一种创新的高低无人机协同导航方案，旨在解决复杂环境中无人机迷航的问题。这一新范式将高空无人机与低空无人机的优势结合，形成了一种既能全局掌控，又能精细导航的高效协作模式。
高空无人机作为“全景指挥官”，负责对环境进行全局感知与推理，而低空无人机则扮演“地面侦察员”的角色，专注于精确导航和目标搜索。通过这种分工合作，两台无人机能够迅速且准确地找到目标，显著提高了任务执行的效率。
想象一下，如果你需要让无人机在湖边找到某栋房子附近停放的汽车，单台无人机可能会因为飞得太高而看不见汽车，或飞得太低而忽略周围的大环境。而当高低空无人机协同作战时，便能够在复杂的环境中迅速定位目标，避免迷失方向。通过前视图、高低无人机轨迹和概率预测图的配合，AeroDuo方案展现了其强大的实用性。
不仅如此，这一方案在寻找小型目标时也表现得相当出色。例如，当目标物体有特定的字母或文字描述时，低空无人机能够精准匹配并进行识别。为支持这一任务，团队基于UAV-Need-Help构建了HaL-13k数据集，并设计了协作框架AeroDuo。通过在Openuav仿真环境中进行测试，验证了高低无人机协同的有效性，包括环境覆盖、导航精度和自主性之间的平衡。
在数据集构建方面，研究团队补充采集了高空无人机的轨迹与感知数据，并优化了部分原始轨迹，形成了HaL-13k数据集。这一数据集的构建是实现高低无人机协同导航的基础，为后续的算法优化和模型训练提供了丰富的数据支持。
高空无人机的规划策略通过构建多模态统一框架Pilot-LLM，利用大语言模型进行多模态推理，以提升系统的感知与决策能力。团队特别提出的全局地图构建模块，通过正射投影消除畸变，拼接历史图像生成统一坐标系下的地图，极大增强了环境理解与目标定位的能力。
低空无人机的导航搜索策略则分为三个阶段：首先，根据高空无人机的预测概率图选取高置信度区域作为导航目标，并结合A*算法规划关键航点；随后，利用基于强化学习的避障策略，实现灵活安全的路径执行；最后，通过视觉语言模型进行目标检测与定位。这一系列的步骤确保了低空无人机能够在复杂环境中高效执行任务。
展望未来，这种高低无人机的协同模式还有潜力扩展到多机协作。当高空无人机预测出目标的概率分布图后，可以提取多个潜在目标位置，并通过优化算法将任务分配给各个低空无人机，从而实现更复杂的任务执行。
总之，北航AeroDuo团队的高低无人机协同导航方案，凭借其创新的思路和技术，将为无人机的应用开辟新的可能性。无论是在复杂的城市环境中，还是在广袤的自然场景里，这种协作模式都将极大提升无人机的智能化水平和实用性。随着技术的不断进步，我们期待在2025年看到这一研究成果的正式发表，以及未来在实际应用中的广泛落地。返回搜狐，查看更多
