智能机器人系统正逐步从以单机为核心的任务执行模式，迈向更具协同能力的多机器人系统。尤其是在无人车与无人机的集群编队场景中，如何实现高效、稳定的协同作业，已成为机器人系统研究与工程部署中的热点课题。本文围绕阿木实验室推出的车机协同集群编队套件，介绍其在通信架构与控制方法上的实现思路，与大家探讨车机协同编队的实现路线。

01 集群通信

在多机器人系统中，通信是实现高效协同的核心。根据通信设备和软件架构的不同，可分为以下几类：

通信设备网络架构

集中式：设有主节点，其它从节点仅与主节点通信，节点之间的数据需经主节点中转。常见如路由器、主从式无线电台等。优点是架构简单，缺点是主节点易成为性能瓶颈。

分布式：所有节点地位平等，可两两直接通信，扩展性强但设计更复杂。

混合式：集群中部分节点彼此互联构成局部分布式网络，另一些节点则以从属方式接入主节点，兼顾灵活性与控制集中性。

通信软件架构

集中式通信系统（如ROS1多机组网）：
由一台主机运行ROS Master，其它节点通过配置IP与其建立通信，实现话题和服务交互。配置简单，易于部署，但存在全局命名冲突风险，且程序需围绕主节点运行，资源利用率受限，性能依赖主节点负载。

分布式通信系统：

分布式则需自编程实现，以阿木实验室的集群通信系统为例

1. 无中心通信网络
该系统基于socketTCP/IP通信机制，由Prometheus地面站与各无人设备共同构成无中心的通信网络。
2. 双向可靠链路（TCP）
地面站与无人设备节点均创建了TCP的服务端和客户端。控制指令通过TCP由地面站下发至设备；设备通过 TCP 回传心跳包，实现状态监测与连接保持。
3. 实时状态通道（UDP）
地面站作为 UDP 客户端接收数据。设备既充当 UDP 服务端，又可主动广播：— 单播方式向地面站发送任务状态信息；— 组播方式将部分话题消息广播至局域网，其他节点只需订阅该组播地址即可共享信息。
4. 自定义协议格式
对所有消息进行编码、解析与路由，保证传输的灵活性和系统的可扩展性。

02 集群控制

控制系统是多机器人集群运行的核心，不同场景下需要灵活选择合适的协同控制策略，以保障整体协作效果。

领航跟随法

指定一架无人机作为领航者（Leader），其余无人机（Followers）根据领航者的位置和速度调整自身状态，保持预设的相对位置。适用场景：结构相对固定、任务路径已知的协同作业，如列队巡航、狭窄区域通行等。算法计算简单，通信开销低，稳定性高。

虚拟结构法

将整个无人机编队视为一个刚性虚拟结构，每架无人机对应结构上的固定点，通过控制虚拟结构的运动来调整编队.适用场景：适合需要稳定保持复杂编队结构的任务，如同步飞行、队形展示、多点感知协同等。可拓展性强，利于形态切换。

行为法

定义多种行为规则（如避障、跟随、巡航），无人机根据环境动态调整行为优先级。适用场景：任务变化频繁、环境不确定性高的场景，如巡检、搜救、探索任务等。系统响应更具适应性，但行为冲突需额外处理。

人工势场法

通过设计吸引势场（目标点）和排斥势场（障碍物、其他无人机）来调整无人机运动。适用场景：适合空间中需同时避障与趋向目标的复杂导航任务，如多机避碰、自主定位、多点覆盖任务。方法直观，但在局部极小值处可能存在陷入问题。

03 阿木实验室车机协同编队套件

在无中心通信网络的支撑下，编队控制负责把“多节点感知”转换为“协同运动”。阿木实验室的车机协同编队套件支持两种主流的协同控制方法：领航-跟随法与虚拟结构法，可按任务复杂度和环境动态切换。

领航-跟随法实现方式

在该方法中，假设每个跟随者（Follower）在领航者（Leader）自身坐标系下的位置保持不变。随着领航者沿预设轨迹运动，跟随者实时获取其状态信息，并将其坐标转换至 ENU系统（East-North-Up）中，再叠加自身相对偏移量，生成目标位置，进而实现动态编队控制。这一方式计算简单，通信开销低，适合编队结构相对固定的场景。

//旋转矩阵：机体系到惯性系  
    R_Body_to_ENU = get_rotation_matrix(this->uav_states_[0].attitude[0],this->uav_states_[0].attitude[1],
                                                                            this->uav_states_[0].attitude[2]);
    this->pos_enu_frame =  R_Body_to_ENU * this->pos_body_frame;
    if(this->follow_start_flag_)
    {
        if(this->agent_id_ == 1)
        {
            this->follow_pos[0] = this->all_uav_pos_[0][0];
            this->follow_pos[1] = this->all_uav_pos_[0][1];
            this->follow_pos[2] = this->all_uav_pos_[0][2];
        }else
        {      
            this->follow_pos[0] = this->all_uav_pos_[0][0] + this->pos_enu_frame[0];           
            this->follow_pos[1] = this->all_uav_pos_[0][1] + this->pos_enu_frame[1];                              
            this->follow_pos[2] = this->all_uav_pos_[0][2] + this->pos_enu_frame[2];
        }
    }

虚拟结构法实现方式

虚拟结构法将整个编队抽象为一个刚性结构，每个设备对应其中的一个固定点。系统支持一字形、三角形、方形、圆形等常见队形，并根据输入的设备数量与间距参数，自动生成各点位坐标。通过分配算法，系统为每个设备匹配最近的目标点，并发送相应控制指令，引导其就位，完成编队重构。该方法适用于动态变换编队形状或多设备切换任务的复杂场景。

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