Information-Optimal Formation Geometry Design for Multimodal UAV Cooperative Perception

📄 arXiv: 2512.12923v1 📥 PDF

作者: Kai Xiong, Xingyu Wu, Anna Duan, Supeng Leng, Jianhua He

分类: eess.SY

发布日期: 2025-12-15

💡 一句话要点

提出信息论优化框架，解决多模态无人机协同感知中的编队几何构型设计问题。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 无人机集群 协同感知 编队几何构型 信息论优化 多模态传感器

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对无人机编队几何构型及其对多模态协同感知影响的深入研究，导致性能下降。
  2. 提出基于信息论的优化框架，通过优化无人机-传感器分配、编队构型和飞行控制，提升感知性能。
  3. 仿真结果表明，该方法在FOV覆盖率、通信信号强度和能耗方面均优于传统基准。

📝 摘要（中文）

无人机集群协同感知的有效性从根本上取决于三维(3D)编队几何构型，它决定了目标的可观测性和传感器互补性。然而，现有研究较少关注编队几何构型及其对无人机感知的影响，这会显著降低异构载荷（视觉相机和激光雷达）的多模态协同感知性能，尤其是在需要合理安排这些传感器以发挥其互补优势，同时管理通信干扰和硬件预算的场景中。为了弥补这一关键差距，我们提出了一个信息论优化框架，用于无人机的分配、多模态传感器的选择、编队几何构型的配置和飞行控制。无人机-传感器分配通过Fisher信息矩阵(FIM)行列式最大化进行优化。在此框架下，我们引入了一种等效的编队转换策略，可在不影响感知精度和通信干扰的情况下增强视场(FOV)覆盖率。此外，我们设计了一种新型的具有对数势场的Lyapunov稳定飞行控制方案，以生成用于编队转换的节能轨迹。大量仿真表明，与传统基准相比，我们的编队感知设计在FOV覆盖率方面提高了25.0%，通信信号强度方面提高了104.2%，能耗降低了47.2%。这项工作表明，任务驱动的几何构型是下一代无人机集群系统的基础而非偶然组成部分。

🔬 方法详解

问题定义：现有无人机集群协同感知方法在配置异构传感器（如相机和激光雷达）时，缺乏对编队几何构型的优化设计，导致传感器互补性未能充分发挥，同时忽略了通信干扰和硬件预算的约束。这限制了多模态协同感知的性能。

核心思路：论文的核心思路是通过信息论优化框架，将无人机-传感器分配、编队几何构型和飞行控制联合优化。通过最大化Fisher信息矩阵(FIM)行列式，优化无人机和传感器的分配，从而提高目标的可观测性和传感器互补性。同时，设计编队转换策略和节能轨迹，在保证感知精度的前提下，提升FOV覆盖率并降低能耗。

技术框架：该框架包含以下主要模块：1)无人机-传感器分配优化模块，基于FIM行列式最大化进行优化；2)编队几何构型配置模块，根据优化后的分配结果配置无人机编队；3)编队转换策略模块，在不影响感知精度和通信干扰的情况下，增强FOV覆盖率；4)飞行控制模块，采用Lyapunov稳定控制方案，生成节能轨迹。

关键创新：该论文的关键创新在于：1)提出了一个信息论优化框架，将无人机-传感器分配、编队几何构型和飞行控制联合优化，实现了任务驱动的几何构型设计；2)引入了一种等效的编队转换策略，可在不影响感知精度和通信干扰的情况下增强FOV覆盖率；3)设计了一种新型的具有对数势场的Lyapunov稳定飞行控制方案，以生成用于编队转换的节能轨迹。

关键设计：在无人机-传感器分配优化中，采用Fisher信息矩阵(FIM)行列式作为优化目标，通过最大化FIM行列式来提高目标的可观测性和传感器互补性。在飞行控制方面，设计了具有对数势场的Lyapunov稳定控制方案，以保证编队稳定性和轨迹的能量效率。具体参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

仿真结果表明，与传统基准相比，该方法在FOV覆盖率方面提高了25.0%，通信信号强度方面提高了104.2%，能耗降低了47.2%。这些数据表明，该方法在提升无人机集群协同感知性能方面具有显著优势，尤其是在需要高精度、大范围和低能耗的场景中。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种需要无人机集群协同感知的场景，例如：灾害救援、环境监测、智能农业、安防巡逻等。通过优化无人机编队构型，可以提高感知精度、扩大感知范围、降低能源消耗，从而提升无人机集群的整体性能和应用价值。未来的发展方向包括将该方法应用于更复杂的环境和任务中，并考虑动态环境下的编队自适应调整。

📄 摘要（原文）

The efficacy of UAV swarm cooperative perception fundamentally depends on three-dimensional (3D) formation geometry, which governs target observability and sensor complementarity. In the literature, the exploitation of formation geometry and its impact on UAV sensing have rarely been studied, which can significantly degrade multimodal cooperative perception at scenarios where heterogeneous payloads (vision cameras and LiDAR) should be geometrically arranged to exploit their complementary strengths while managing communication interference and hardware budgets. To bridge this critical gap, we propose an information-theoretic optimization framework that allocation of UAVs and multimodal sensors, configures formation geometries, and flight control. The UAV-sensor allocation is optimized by the Fisher Information Matrix (FIM) determinant maximization. Under this framework we introduce an equivalent formation transition strategy that enhances field-of-view (FOV) coverage without compromising perception accuracy and communication interference. Furthermore, we design a novel Lyapunov-stable flight control scheme with logarithmic potential fields to generate energy-efficient trajectories for formation transitions. Extensive simulations demonstrate our formation-aware design achieves 25.0\% improvement in FOV coverage, 104.2\% enhancement in communication signal strength, and 47.2\% reduction in energy consumption compared to conventional benchmarks. This work establishes that task-driven geometric configuration represents a foundational rather than incidental component in next-generation UAV swarm systems.