集群博弈与协同控制学科组在第六届智能无人系统应用挑战赛飞行避障赛道荣获国家级二等奖
2026年8月19日至23日，第六届智能无人系统应用挑战赛在南京理工大学江阴校区举行。北京理工大学机电学院集群博弈与协同控制学科组出征飞行避障赛道，最终斩获三个国家级二等奖。机电学院参赛队与北京理工大学长三角研究院（嘉兴）参赛队分别以25秒、26秒和32秒的成绩位列全国第五、第七和第九。
图1 集群博弈与协同控制学科组师生在挑战赛现场合影
一、大赛概况
智能无人系统应用挑战赛自2021年创办以来，精准聚焦“海陆空”实际应用场景中的重难点问题。本届大赛以“无人自主，永争先锋”为主题，吸引来自高校、科研院所及相关行业70余家单位的200余支队伍报名参赛。其中，飞行避障赛道共有34支队伍参赛，参赛单位涵盖北京理工大学、上海交通大学、中国人民解放军国防科技大学等国内高校与科研机构，竞争激烈，技术水平突出。
该赛道要求无人机在复杂环境中自主完成障碍墙、迷宫、仿真树林、固定圆环等多类障碍的快速穿越，同时完成“日”字门细杆识别，并应对外来风力干扰。科目对系统定位精度、环境感知能力、轨迹规划效率以及高速飞行控制稳定性提出了很高要求，是对学生综合能力的集中考察。
图2 飞行避障赛道设置了仿真树林、圆环、障碍墙等多类复杂障碍
二、备赛攻关
面向飞行避障赛道高动态、强自主的要求，学科组由机电学院王昊同学担任领队，王锦元、纪培煊、张皓源、李昊洋等10名同学组成参赛队伍，机电学院与长三角研究院（嘉兴）协同备赛，围绕“不依赖外部定位的自主高速飞行”开展联合攻关。备赛期间，队员赴河南安阳采购零件并完成无人机组装，继而开展多轮仿真推演与实飞验证，针对赛道技术要求进行系统性训练。
团队重点突破三项关键技术。其一，是不依赖外部定位的激光SLAM。比赛环境无法依靠动捕等外部定位系统，飞机必须仅利用机载传感器完成实时定位与建图。高速运动下，激光点云畸变、姿态变化和局部特征不足都会迅速放大定位误差。队员围绕传感器标定、状态估计和定位稳定性反复调试，使无人机在复杂障碍环境中具备持续、可靠的自主定位能力。
其二，是高速避障飞行。速度提升并非简单增加飞行指令，而是对感知、规划、控制整个链路提出更高要求：感知必须更快，轨迹必须更平滑，控制必须在更小的时间裕度内准确执行。为寻找速度与稳定性的平衡点，团队反复调整规划参数和控制策略。过程中，飞机因碰撞、定位漂移或控制失稳而“摔机”并不少见。每一次故障后，队员都重新分析日志、复现实验、定位问题，再完成软硬件修复和方案迭代。
其三，是“日”字框细杆障碍识别。细杆目标尺寸小、点云稀疏，在高速飞行和视角快速变化条件下极易漏检。团队针对细杆结构特征设计识别与约束策略，并将识别结果稳定融入局部规划，使无人机能够在有限空间内准确判断可通行区域。经过一次次失败、复盘和重构，三项关键能力最终被整合为一套完整技术方案，并实现稳定运行。
图3 队员在实验室调试机载传感器，并开展无人机检修与组装
图4 比赛现场，队员围绕飞控程序与算法方案展开联调
三、赛场突破
正式比赛后，真实赛场环境与实验室条件仍存在明显差异。首日飞行中，团队完成全流程的成绩约为29秒。面对有限的场地适应和调试时间，队员没有选择单纯“堆速度”，而是迅速梳理全流程耗时和风险点，对任务执行逻辑重新分析。经过集体讨论，团队决定重构飞行任务状态机，减少不必要的状态等待和冗余切换，优化关键障碍之间的衔接逻辑，并同步调整局部规划、速度参数和控制策略。
方案确定后，算法、控制、感知和平台成员同步投入调试：有人持续分析日志，有人现场修改程序，有人检查机体与传感器状态，也有人反复记录每次飞行的时间损失位置。比赛过程中，队伍也曾在第一轮飞行中出现重大失误。面对复杂赛道和强劲对手，队员沉着应对，及时分析问题并着手解决，在后续轮次中排除故障，飞过全部积分点并取得满分。经过快速迭代，完整赛程成绩由首日约29秒提升至25秒量级。
最终，机电学院参赛队（“鸡肉juan队”）、北京理工大学长三角研究院（嘉兴）参赛队（“淀粉chang队”）分别取得25秒和26秒的成绩，获得全国第五、全国第七。而由本科生组成的机电学院参赛队（509队）则获得了32秒的成绩。三支队伍均荣获国家级二等奖。这一成绩既来自赛前长期积累，更是赛场上共同判断、共同决策、共同执行的结果。颁奖典礼上，团队成员作为学科组代表登台领奖，充分展现了北理工学子的创新精神与拼搏风采。
图5 509团队成员李昊洋上台领取飞行避障赛道二等奖（左5）
四、面向未来
比赛也让学科组更加清晰地看到了与顶尖队伍之间的差距。目前，团队在密集障碍环境中的稳定高速飞行速度约为4米/秒，而领先队伍最高可达到约6米/秒。看似只是速度差距，背后反映的却是飞行平台性能、感知定位鲁棒性、规划控制能力以及比赛策略等多个环节的系统性差异。
下一阶段，学科组将继续围绕更高动态条件下的自主飞行开展攻关：进一步提升飞行平台的推重比与响应能力，增强激光SLAM在高速运动和弱特征场景中的稳定性，提高规划算法在密集障碍环境下的前瞻性与实时性，同时推动控制算法与比赛策略协同优化。从“能够稳定完成”到“能够极限竞速”，团队将以本次比赛为新的起点，在工程迭代和实飞验证中继续突破自主无人系统高速飞行的能力边界。
以赛促学，以赛砺能。智能无人系统应用挑战赛不仅是技术的竞技场，更是创新与人才培养的摇篮。集群博弈与协同控制学科组将继续深耕智能无人系统领域，凝聚智慧力量，探索智能技术与产业融合，向着更高的目标迈进。
