摘要

近年来，无人机技术已广泛应用于摄影、农业、物流配送及交通运输等多个领域。凭借其灵活性和智能化特性，无人机的发展不仅取代了传统作业方式，更实现了作业模式的升级换代。然而现有无人机大多只能执行简单任务，且无法在单一任务中灵活切换作业模式。本文提出了一种无人机集群系统，通过集群智能协同系统（SICS）的最优决策机制，使集群中的无人机能够动态调整作业模式，从而应对复杂任务。我们以无人机隧道检测为例，展示了如何通过优化作业模式来最大化检测距离。通过系列案例研究，我们不仅验证了该无人机集群系统的可行性，还验证了SICS在确定最优解决方案方面的卓越性能。

1.引言

然而，基于深度学习的算法在隧道检测任务中的表现受限，主要归因于数据集不足和模型泛化能力薄弱。总体而言，隧道检测技术面临多重挑战，包括信号干扰、探测深度有限、对特定土壤条件的特殊要求以及高昂的仪器成本。
本文提出了一种基于无人机群系统（UAV swarm system）的隧道检测新方法，该方案通过创新的智能协作系统（SICS）实现。SICS的设计灵感源自无人机技术的最新进展与自然界鸟类迁徙的生物现象。相较于传统检测方式，我们的方法具有多项优势：可进入更广范围、操作更灵活，能实现以往难以触及区域的数据采集；同时具备实时数据采集的快速性、高性价比及无损检测特性。据我们所知，本文首次尝试运用无人机群系统解决隧道检测难题。
SICS的核心在于群智能算法，该算法能够实现个体与群体之间的关系构建。具体实现方式是将任务分解为子任务并简化处理流程，同时应用典型的群智能算法。其中最常用的群智能算法包括遗传算法（GA）[13,14]、蚁群算法（ACO）[15]和粒子群优化算法（POS）[16]。遗传算法的核心理念在于通过模拟自然界中“适者生存”的自然规律来实现优化。自遗传算法问世以来，众多研究者致力于提升其性能，并提出了多种交叉与变异方法以优化解的质量。这些方法包括多点交叉[17]、随机突变[18]和自适应突变[19]。

我们提出了一种基于遗传算法（GA）的群智能算法（PA-SMC-GA），该算法融合了概率化、自适应和监督式操作机制，专门用于解决隧道检测问题。我们通过数学模型对SICS隧道检测任务进行建模，并以无人机飞行的最大检测距离作为适应度值，将其作为PA-SMC-GA算法的目标函数。受鸟类迁徙行为启发，每个无人机子群体执行特定且固定的功能模块，我们称之为不同工作模式：悬停模式对应雷达探测、照明模式对应检测作业、拍摄模式对应影像记录。因此，无人机的工作模式成为算法的决策变量。该算法的核心目标是通过优化无人机的工作模式组合，实现最大检测距离。

5.结论

本文提出了一种用于隧道检测任务的无人机群系统（SICS），并建立了其数学模型。该无人机检测任务涉及多种飞行模式，其核心目标是使无人机能够动态切换模式，从而在隧道内实现最大检测距离。
为解决这一问题，我们提出了PA-SMC-GA算法，该算法融合了遗传算法，并整合了概率控制、自适应控制和监督控制机制。通过将PA-SMC-GA与随机搜索算法进行性能对比，并分析其在无人机隧道检测任务中的改进效果，结果表明PA-SMC-GA在缩短算法运行时间与增加检测距离方面均优于随机搜索算法。此外，我们预计PA-SMC-GA在无人机巡逻和物资运输等其他领域也具有潜在应用价值。