随着无人机技术的快速发展,四旋翼无人机在机动性以及灵活性上有很大的优势,微型无人机在特定任务环境中,通过使用微型无人机集群代替人员进行目标搜索,不仅可以有效降低人员损伤的概率,并且可以提高任务执行的效率。针对执行目标搜索任务过程中,无人机集群需要在复杂的搜索场景中对多个目标进行搜索,任务区域范围较大,待搜索的目标分布随机和分散,对于协同搜索大都停留算法层面进行研究,对于复杂的无人机集群,协同搜索的重点在于多无人机之间的信息数据和交互模型,协同框架可以更好的实现算法的落地应用,本文设计了多无人机集群协同搜索的软件框架。将无人机协同框架分为四层,分别是规划层,功能层,执行层和交互层。形成一个任务的执行闭环。针对多无人机协同交互,设计了基于Hadamard积的多无人机环境地图的信息更新,实现多机之间的信息融合。本文提出了一种分布式微型无人机群自主协同搜索算法。利用贝叶斯理论建立搜索图概率模型,目标概率地图记录了任务区域的目标位置信息,建立了传感器探测模型,各个无人机通过自身的传感器探测环境,通过各个无人机之间的信息交互实现多架无人机之间探测信息的融合。无人机搜索过程中通过概率地图进行决策。将搜索问题转换为代价函数的优化问题,我们引入区域密度值作为优化的目标之一。目的是让无人机群向未开发地区运动,通过粒子群优化算法求解模型。提高无人机集群的搜索效率。