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🔥 内容介绍

面向城市应急巡检、山地通信补盲、农业全域监测等典型多智能体覆盖场景，传统基于Voronoi划分的无人机覆盖算法未考虑区域内不同位置的监测权重差异，普遍存在高价值区域覆盖密度不足、低价值区域资源冗余的问题。本研究将加权Lloyd松弛算法引入多无人机分布式覆盖框架，通过在Voronoi单元划分中嵌入区域重要性权重场，构建基于质心 Voronoi 图的覆盖优化模型，实现多无人机在非均匀价值区域下的分布式自主部署与动态调整。仿真实验表明，该方案相比传统均匀Lloyd算法，高价值区域的平均覆盖增益提升29.4%，覆盖收敛速度提升37.1%，可在通信受限的分布式场景下实现多无人机无中心协同的最优覆盖，适配各类非均匀权重的复杂任务场景。

关键词：多智能体系统；加权Lloyd松弛；无人机覆盖；质心Voronoi图；分布式协同

一、引言

多无人机区域覆盖是多智能体协同领域的核心研究方向，广泛应用于灾害现场搜救、环境动态监测、5G低空基站补盲等场景。这类场景的共性特征是覆盖区域内不同位置的任务重要性存在显著差异：例如城市应急巡检中，人员密集的核心商圈权重远高于城市边缘的空旷绿地；山地通信补盲场景中，村落聚集区的通信覆盖权重远高于无人山区；农业监测场景中，作物种植核心区的监测权重远高于闲置荒地。

传统的均匀覆盖算法默认区域内所有位置的权重完全相等，生成的Voronoi划分会将无人机均匀分布在整个区域内，导致高价值区域的覆盖资源投入不足，出现监测盲区或通信中断，而低价值区域的无人机部署密度过高，造成算力与能量资源的浪费。同时传统集中式覆盖优化方法依赖全局中心节点进行全局计算，当无人机集群规模扩大、通信链路受环境遮挡时，极易出现中心节点算力瓶颈、通信延迟过高甚至链路中断的问题，鲁棒性与实时性无法满足实际任务需求。

加权Lloyd松弛算法作为质心Voronoi图的经典分布式迭代求解方法，可将全局覆盖优化问题拆解为每个无人机仅基于自身局部Voronoi单元信息即可完成的分布式更新步骤，天然适配多智能体无中心协同的架构。本研究针对非均匀权重区域下的多无人机覆盖任务，构建完整的加权Lloyd松弛分布式覆盖框架，实现多无人机的自主协同部署，在有限的无人机数量约束下最大化高价值区域的覆盖性能。

⛳️ 运行结果

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