7月，硅羽科技联合创始人、港大MaRS实验室负责人张富的团队凭借FAST-LIVO2 获得行业顶级期刊IEEE（T-RO）傅京孙纪念最佳论文奖。近期，团队再添一项T-RO 成果：论文《Visibility-Aware Cooperative Tracking with Decentralized LiDAR-Based Aerial Swarms》已获（T-RO）接收。论文第一作者为MaRS实验室殷隆基，张富教授担任通讯作者。

该研究聚焦飞行器集群在真实环境中的协同追踪，将传统无人机集群从预设编队与中心调度，进一步推进到去中心化集群自主：每个个体拥有自主感知、规划和行动能力，集群能够在环境遮挡、目标运动和成员变化中持续形成协同。

这项成果为飞行器集群进入未知复杂环境、执行连续任务提供了一条具有工程价值的新路线。此次接收意味着其方法创新、系统完整性与真实环境验证获得了国际同行评审认可。

研究直面真实任务问题：在未知、遮挡和持续变化的环境中，多架无人机如何保持对动态目标的稳定追踪？

复杂环境中的连续协同

密林追踪：遮挡不断变化，观察视线持续接力

四架搭载不同 LiDAR 的无人机协同追踪飞行目标，树木不断切断单一方向的视线，集群则实时调整三维位置，从其他角度补上观察空缺。

图 1｜异构 LiDAR 无人机集群在未知密林中协同追踪飞行目标。来源：HKU MaRS Lab

夜间追踪：根据空间宽窄变化，实时调整集群形态

夜间追踪跑者时，目标穿过门洞等受限空间，集群主动收缩分布；回到开阔区域后，再恢复多方向观察。各架无人机调整观察方位，避免多个视角同时丢失目标。

图 2｜集群根据门洞、立柱等环境约束调整三维观察位置。来源：HKU MaRS Lab

动态重构：成员动态增减，协同任务不中断

新成员加入后，集群由三角形分布调整为四面体；部分成员退出后，剩余无人机继续重组，追踪任务并未中断。

图 3｜成员加入或退出时，集群在线重构并保持追踪连续。来源：HKU MaRS Lab

从密林遮挡、空间收放到成员增减，系统不依赖预先写好的固定动作，而是根据现场变化持续调整协同关系。

主动可视：把“持续看见”写进飞行规划

协同追踪的第一前提，是持续看见目标。多机虽然增加了观察角度，但如果缺少统一规划，队友仍可能彼此遮挡，甚至同时失去目标。

该研究提出基于球面有符号距离场的三维可见性建模（SSDF-based 3-D visibility representation），实时判断目标周围哪些方向视线通畅、哪些方向存在遮挡，并将这张“可见性地图”直接用于飞行规划。由此，“看见目标”从被动结果变成主动目标：飞行器能够根据潜在遮挡提前调整路线与观察位置。

图 4｜SSDF 用三维方式描述目标周围的可见区域与遮挡边界。来源：论文配图

三维自主分布：不同传感器，各自找到合适位置

持续看见之后，集群还要解决“各自处于哪个位置”。传统固定领航方案多采用跟随或平面等距编队便于保持队形，却难以充分利用三维空间，也无法适配不同 LiDAR 的视场差异。

研究团队提出 面向异构感知的三维多向协同分布（heterogeneous-sensor-aware 3-D swarm distribution）：系统根据传感器视场、目标位置和周边障碍，为每架无人机寻找更合适的观察方位。不同安装方向的 LiDAR 不必保持同一种姿态，而能在各自更合适的位置形成互补视角。

论文还借鉴经典的 Thomson 电子分布问题，让多架无人机主动拉开观察角度，既避免互相遮挡，也形成更完整的多方向覆盖。

图 5｜集群由平面等距分布进一步走向三维多方向协同。来源：论文配图

环境遮挡、传感器视场、队友位置与飞行安全，最终被接入同一套实时轨迹规划。每架无人机在机载计算机上生成自己的行动方案，并通过信息交换形成整体协同。

群体自主：从统一编排走向实时协同

上述能力可以概括为“去中心化集群自主”（decentralized swarm autonomy）。每架飞行器都拥有自己的感知、规划和行动能力，成员之间交换必要信息，却不依赖一个中央节点替所有个体作出决定。

传统预设轨迹、中心调度和固定编队，各自解决了多机同步、机队管理和队形控制问题。这项研究则进一步面向未知、遮挡和持续变化的环境，使集群能够根据现场信息实时组织协同。

数量决定集群的规模，分布式认知与决策能力则决定它能否在复杂任务中形成真正的群体自主。这也是这项成果相较于常见“多机同时飞行”更值得关注的技术意义。

产学研协同：拓展通用空中智能的任务边界

该成果所呈现的方向，与硅羽科技持续推进的通用空中智能一脉相承。从高精度状态估计，到复杂空间中的自主规划，再到多机协同，核心都在于让飞行器进入无 GPS、室内、地下、遮蔽和高风险环境后，仍能理解空间、形成判断并自主完成任务。

当这样的能力由单机延伸到集群，多机系统带来的便不只是数量增加，而是观察视角、任务覆盖、系统冗余和持续作业能力的共同扩展。不同平台可以根据传感器和所处位置承担不同角色，在视线受阻或成员变化时相互补位。

硅羽科技将持续深化与高校的合作，推动前沿方法在真实系统中接受检验，并以产业现场的任务需求牵引技术迭代。让单机具备自主能力，让多机形成实时协同，是通用空中智能面向更复杂任务继续延伸的重要方向。

论文：Visibility-Aware Cooperative Tracking with Decentralized LiDAR-Based Aerial Swarms论文预印本：https://arxiv.org/abs/2512.01280IEEE T-RO：https://www.ieee-ras.org/publications/t-ro/官方项目页：https://github.com/hku-mars/Swarm-Tracker完整演示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1tPKa6HE8z/

责任编辑：kj005

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