无人机制造成本低和体积小,具备独特的空中优势,可以在危险复杂的未知区域环境执行相关任务,在军用和民用等领域扮演着越来越重要的角色。无人机群体非常适用于完成复杂区域的目标搜寻任务,随着无人机的广泛使用,群体无人机目标搜寻也成为了完成协同任务的研究热点。本文针对在复杂非结构化环境下如何协调多个无人机发现静态或动态目标的问题,提出了一种面向无人机群体目标搜寻的主动感知方法。首先,基于主动感知系统框架建立了无人机群体目标搜寻模型。同时,考虑目标磁特性的变化和环境磁特性的变化对算法搜索效能的影响,建立了等效平均探测宽度传感器模型。然后,受昆虫协调方式和鸟群效应的生物机制启发,构建了基于主动感知系统框架的无人机群体分布式目标搜寻算法,并采用改进的自适应差分进化算法帮助无人机群体在环境中平衡勘探和探索,实现无人机群体的协同搜索优化,增加主动感知策略的适应性。基于仿真平台的多组实验测试了该策略的性能,验证了算法对不同非结构化环境的有效性和适用性,并实现了个体无人机运动控制和导航、目标搜寻算法实验效果的可视化和无人机群体集群控制实验。仿真结果证实本文提出的主动感知算法使得无人机群体可以实现对观测视角的并行改进,明显降低无人机群体勘探的冗余度,最大限度地观察感兴趣的目标区域,在时间和空间上扩大观测数量和质量,更为高效地完成不同类型大范围未知环境中的目标搜寻任务。