信息估计 编队控制多采用集中控制以提高系统稳定性，但对于大型无人机集群全局通信成本太过高昂。随着无人机自主化水平提高，将更多依赖局部通信，这意味着需要一种分布式协议去预测全局信息。一方面，应设计一种局部分布估计系统，可以在有限时间内估计出某些全局信息；另一方面，基于局部估计来设计局部控制器，提高闭环系统稳定性。基于估计的分布式控制本质上是集中式控制和分布式控制的结合，它将分布式控制用于全局信息的估计，将集中式控制思想用于局部控制器的设计。但包含分布式估计器的无人机系统比没有分布式估计器的无人机系统要复杂得多。在无人机协同控制系统中，必须适当地替换某些昂贵的测量设备或使用分布式估计，而代价是控制系统设计困难性增加和系统稳定性分析更加复杂。此外，诸如有界控制输入、异步通信和信息量化等物理限制可能会降低联合估计和控制方案在各种分布式无人机协同系统中的适用性。
离散通信 传统的飞行控制都是假设可以连续接收控制信号或者保持持续监听，但这需要足够的计算资源和理想的通信环境来支撑。实际应用中无人机携带能源和通信带宽有限，如果持续性与周围无人机通信将造成续航时间缩短和通信堵塞等问题。因而有学者提出采用离散性控制，一般将离散控制分为周期性和非周期性两种。周期性控制是在固定时间间隔后触发通信，然而一方面在系统状态逐渐接近平衡时，周期性触发通信的机制仍可能导致通信和计算资源的过度消耗。另一方面，尽管周期性快速采样可以更有效地捕捉到关键系统状态，但高频的数据更新终将导致诸如如成本上升或通信堵塞等不利结果，对其他重要功能造成影响。因而，如何设计合适的控制方案，在保证质量控制性能的同时，显著减少通信和计算资源的过度消耗，是当前需要解决的一个重要问题。非周期性控制则是指无人机在满足某种条件后才产生通信，其中包含事件触发［64］和自触发［65］等方式，但仍存在Zeno行为［66］的风险。
4 结语
本文对无人机协同控制技术的算法和应用进行了详细介绍，分开讨论近年来研究的主要方向和所用技术。展示无人机协同控制领域的最新研究成果，并分析各种方法的优缺点，探索无人机协同控制技术在各领域的应用。本文中可能仍会遗漏一些合作领域的相关研究，但希望所做工作可以帮助读者对无人机协同控制领域形成直观了解。
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