北航刘偲教授团队提出高低无人机协同导航新范式，两台无人机分工配合：高空无人机作为“全景指挥官”，负责全局感知与推理；低空无人机作为“地面侦察员”，执行精细导航与目标搜索，两者协同快速找到目标。
话不多说，来看实例。想让无人机“去湖边指定房子附近找到那辆停在树下的汽车”，单台无人机要么飞得太高，看不到树下的汽车；要么飞得太低，顾不上房子、湖泊这些宏观地标。单台无人机在复杂环境中容易迷失方向，但当高低空无人机协同作战，就能快速找到目标：
为支持该任务，团队基于UAV-Need-Help构建了HaL-13k数据集，并设计了协作框架AeroDuo。他们在Openuav仿真环境对AeroDuo测评，验证了其高低协同在环境覆盖、导航精度与自主性之间的有效平衡。
考虑到UAV-Need-Help数据集中仅包含单无人机信息，研究团队在此基础上补充采集了高空无人机的轨迹与感知数据，并优化部分原始轨迹，构建出HaL-13k数据集。数据集构建示意图如下：
其中，为了更好地整合高空无人机历史信息，研究团队提出全局地图构建模块，通过正射投影消除畸变，并拼接历史图像生成统一坐标系下的地图，提升环境理解与目标定位能力。
低空无人机采用三阶段导航搜索策略：首先，根据高空无人机的预测概率图选取高置信度区域的质心作为导航目标并结合A*算法规划关键航点；随后，利用基于强化学习的避障策略，实现安全灵活的路径执行；最后，通过视觉语言模型进行目标检测与定位。
团队表示，未来这套协同模式能轻松扩展到多机协作——在高空无人机预测出目标概率分布图后，它可以提取多个潜在目标位置，并借助优化算法（如匈牙利算法）将这些任务分配给各个低空无人机。
同时，通过优化动作控制确保安全避障，补充真实环境数据训练模型，也有助于将高低无人机系统从仿真环境中迁移到现实场景。
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