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BatSwarm 提供完整的无人机群控解决方案：高性能飞行控制器 + 仿生群控算法——灵感源自自然界群集行为，支持大规模协同编队与灵活阵型变换。

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核心 技术模块

从底层飞行控制到上层群控算法——完整的无人机群控系统

飞行控制（Batswarm-Flight-Control）
基于 PX4/ArduPilot 架构的自研飞行控制器，配备 EKF2 状态估计、级联 PID 控制器（姿态/位置双回路）、安全状态机与故障保护，支持 MAVLink 群控通信协议。
EKF2 估计级联 PIDMAVLink状态机
仿生控制（Batswarm-Swarm-Bio）
基于 Reynolds 规则和蝙蝠算法（BBA）的仿生控制框架，结合分离-对齐-聚合行为与元启发式优化，实现去中心化、自组织的群集协同。
Reynolds 规则蝙蝠算法自组织仿生
群控通信链路
支持全连接/分层/链式多种通信拓扑，提供 MAVLink 广播/单播接口、邻居发现、拓扑维护与消息优先级调度，可支持 50+ 架次集群。
MAVLink拓扑管理多机协同实时广播
2D 仿真引擎
基于 Pygame 的实时群控仿真器，支持 Reynolds 群飞、BAT 优化和 Leader-Follower 模式——无需实机即可完成行为验证与参数调优。
Pygame行为仿真算法验证参数调优

系统 架构

模块化分层设计——从感知到决策的完整闭环

01
感知层
IMU（加速度计 + 陀螺仪）、气压计、GPS/RTK 定位、光流相机——多传感器融合实现 EKF2 实时状态估计。
02
飞行控制器层
基于 PX4/ArduPilot 架构的自研飞控，级联 PID（外环位置/内环姿态），电机 PWM 输出，响应周期 ≤ 1ms。
03
群控通信层
基于 MAVLink 的机间通信，支持广播心跳、单播指令与拓扑维护——实现邻居发现与状态同步。
04
仿生决策层
Reynolds 群飞规则 + BAT 元启发式优化在此运行，输出期望速度向量。完全去中心化——无需中央节点。
05
编队管理
支持任意编队形状（直线/三角/菱形/圆形/自定义），支持在线编队切换、避障重规划与 Leader-Follower 协调。
06
地面站
QGroundControl 伴飞地面站，实现实时群控监控、任务规划与参数配置——一键起降与紧急悬停。

核心 算法

源自自然群集行为研究的成熟算法体系

🐟
Reynolds 群飞
Craig Reynolds, 1987
分离 + 对齐 + 聚合规则，模拟鱼群和鸟群的自发集群行为。
🦇
蝙蝠算法
Yang XS, 2010
模拟蝙蝠回声定位的元启发式优化算法——通过频率调谐和脉冲发射搜索全局最优。
🧠
Leader-Follower
Jadbabaie et al., 2003
虚拟 Leader 定义航迹，Followers 协同追踪。支持链式和星型拓扑。
🔗
一致性协议
Olfati-Saber, 2006
分布式一致性——每架无人机基于邻居迭代，无需中央节点即可收敛到一致速度和位置。
🕸️
虚拟结构法
Ren & Beard, 2005
将编队视为刚体虚拟结构——每架无人机追踪其指定点，天然支持复杂形状保持。
📡
人工势场法
Khatib, 1986
目标施加引力、障碍施加斥力——合力决定运动方向。直观且计算高效。
50+
集群规模（架次）
≤1ms
飞控响应周期
100Hz
机间通信频率
MIT
开源协议

为什么选择 BatSwarm

开源可验证、面向实战的群控解决方案

完全开源
核心代码完全开源（MIT 协议），基于成熟开源飞控二次开发——无厂商锁定，自由定制。
算法成熟
Reynolds、BAT、Consensus 等均经过学术界长期验证。参数可调、行为可预测，适用于安全关键场景。
实时仿真
内置 2D 仿真器——无需实机即可验证群控行为。开发周期从数周缩短至数天，免费仿真节省硬件成本。

典型 应用场景

从物流到搜救——覆盖多行业群控应用

应急 · 搜救
多机协同编队搜索
无人机编队飞越大型搜索区域，仿生算法自动扩散覆盖。目标位置实时回传。
核心优势
搜索效率提升 3-5 倍，覆盖面积线性增长
农业 · 喷洒
精准农业喷洒作业
集群自主规划最优路径，障碍规避、精准喷洒、面积统计、断点续喷与自动回充。
核心优势
日覆盖面积提升 200%，农药节省 30%
测绘 · 建模
倾斜摄影三维建模
多架无人机同时多角度采集，快速构建高精度三维模型。去中心化确保无冗余无遗漏。
核心优势
建模时间：3 天 → 6 小时
物流 · 配送
末端配送集群
城市末端配送，协调路由规划、包裹交接、碰撞规避、多仓协同与动态任务分配。
核心优势
单次配送成本降低 45%

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