（原標(biāo)題：研發(fā)專家：無人機需要蜂群算法完成協(xié)同工作）

Vijay Kumar在演講/圖  來源雷鋒網(wǎng)

Vijay Kumar提到，現(xiàn)階段無人機的作用在行業(yè)應(yīng)用和娛樂方面比較多，但在未來，空中機器人的作用更多是用在搜索和營救方面，即使是軍方也需要小而隱秘的空中機器人搜集情報。所以無人機日后的一個發(fā)展方向應(yīng)該是微小型，如果體積太大，不利于對環(huán)境進行監(jiān)測，也容易被敵人發(fā)現(xiàn)，還會降低其靈活度。不過，體積縮小也會帶來不便，當(dāng)無人機直徑縮小到10厘米時，它就不能搭載過重的設(shè)備，也不能移動物品，只能作為前期勘探偵查使用。

而無人機帶來的一系列安全問題，則是一直在強調(diào)的。不僅在操作時要注意飛行安全，還要時刻對無人機下方的行人負(fù)責(zé)，雖然部分保險公司已經(jīng)針對飛手和第三方推出了意外險，但是我們還是應(yīng)該盡力避免事后傷害。相較于體積大的無人機，微小型無人機顯然更安全，即使碰撞到路人，動能也更小，傷害同樣會更小。微小型無人機比大型無人機更能適應(yīng)周遭的環(huán)境，由于體積小，質(zhì)量輕，相應(yīng)的慣性也比較小，在發(fā)生意外情況的時候能被更好的控制，甚至可以迅速的調(diào)整自我平衡。

今后無人機也將朝著更智能的方向發(fā)展，各種傳感器會變成空中機器人的眼睛、耳朵、鼻子和手。這些傳感器協(xié)調(diào)工作，組成一個閉環(huán)，對環(huán)境進行檢測、分析、決策，以此實現(xiàn)自我規(guī)劃路徑，同樣也可以實現(xiàn)避障。

據(jù)雷鋒網(wǎng)報道，Vijay Kumar指出，這不只是簡單的避障。在螺旋儀和加速儀的配合下，無人機知道如何根據(jù)環(huán)境特征進行移動。通過每秒做數(shù)百次的運算，計算出最可行的方位和速度。如圖所示，傳感器不同的等級、不同的不確定性，我們都可以通過概率學(xué)的方法把系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合在一起，通過一個等式來把它歸納成一個位置和速度的估算。但這個要達到一定靈敏度也仍是個挑戰(zhàn)。

此外，無人機在飛行過程中不僅需要可以判斷其速度和位置，還需要加以控制，避免走入障礙區(qū)。這就需要地圖的識別技術(shù)了。

最后一個S是指蜂群，swarms。蜂群有三個特征：

1、獨立行動；

2、只依靠當(dāng)?shù)匦畔ⅲ翰恢榔渌麍F隊的需求，它只知道周邊最近的情況；

3、無個性特征的行為：無需身份。

蜂群到底是什么東西？

簡單來說，蜂群就是完全扁平的去中心化的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，依靠點與點間的鏈接，像波動一樣迅速傳導(dǎo)信息，而后數(shù)量集聚導(dǎo)致質(zhì)變，涌現(xiàn)出極端一致的"集群"特征。

聽起來太難懂？舉個例子，一群螞蟻在搬回一小塊蘋果的時候，每只螞蟻都是獨立行動的，它們并沒有一個指揮者告訴它們該什么時候直行、什么時候拐彎，每只螞蟻都是獨立的。他們不知道團隊的情況，但是他們清楚地知道自己附近的螞蟻也在搬這塊蘋果，每只螞蟻都是只知道自己的周邊的情況，但這足以使這個團體運作。同時，每只螞蟻也不需要身份，沒有個體特征，不需要知道這只螞蟻是張三，那只螞蟻是李四，或者之前有過什么矛盾，對于“把蘋果塊搬回巢穴”這個任務(wù)來說，身份只是冗余信息，對于完后該任務(wù)沒有一點用。更神奇的是，整個任務(wù)中，螞蟻數(shù)量的增加和減少都不會改變這個任務(wù)的完成度，甚至連隊形和路線都不會改變。

螞蟻合作搬東西/圖  來源網(wǎng)絡(luò)

群體行為的產(chǎn)生機制通常都是十分簡單的，但是群體中單個個體行為會被鄰近的個體所影響，在沒有集中控制的情況下，個體就可以通過局部簡單的相互交流，使得整體表現(xiàn)出諸如自組織、協(xié)作等一些較為復(fù)雜的群體行為，在復(fù)雜性技術(shù)中，這種技術(shù)就叫做涌現(xiàn)。通過交互作用或協(xié)作行為，一些比較簡單的生物個體就能夠體現(xiàn)出整體優(yōu)勢，完成較為復(fù)雜的任務(wù)，這給人類帶來了許多啟發(fā)。

把群智能的思想應(yīng)用到無人機中，可以對多無人機執(zhí)行任務(wù)帶來很多優(yōu)勢。比如：群體包含的個體是完全分散式的，沒有中心控制，較為容易和此時的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的工作狀況相匹配，不會因為單一個體或幾個個體出現(xiàn)不確定的狀況而影響全局，因此，具有更強的魯棒性；每個個體不能直接得到整體信息，僅能感知部分信息，并有十分簡單的單個自治個體規(guī)則，只需要最小智能，具有簡單性；群體中個體之間通過非直接通信相互合作。由于通過這種種方式進行信息傳輸與交互，所以個體越多，通信消耗的增幅也就越大，這樣的系統(tǒng)具有更好的可拓展性；自組織能力，也就是說群體通過個體間簡單的一些行為就能夠解決較為復(fù)雜的問題，執(zhí)行較為復(fù)雜的任務(wù)。

根據(jù)Vijay Kumar的說法，無人機同樣可以協(xié)同合作，完成單個無人機不能完成的任務(wù)，尤其無人機體積變小后，不能負(fù)重，但是協(xié)同工作的話，就可以更好的發(fā)揮微小型無人機的靈活性。

蜂群無人機的難度依然很大

無人機在實際飛行中如果存在突發(fā)狀況，必須進行航跡重新規(guī)劃，以以規(guī)避威脅。為滿足協(xié)同工作時的時效性，重新規(guī)劃所采用的算法必須具有實時、高效的特點。因此，可以根據(jù)蜂群算法領(lǐng)域搜索的特點，以參考航跡的突發(fā)威脅作為領(lǐng)蜂航跡，跟隨蜂僅在參考航跡的突發(fā)威脅段進行領(lǐng)域搜索，而不需要對整條航跡進行搜索，由此可以快速獲得修正航跡段，并替換原突發(fā)威脅航跡段，整個飛行過程中，無人機根據(jù)獲得的威脅信息，不斷修正參考航跡，直至達到目標(biāo)節(jié)點。

但真正使用蜂群算法實現(xiàn)無人機協(xié)同飛行還是很困難的，知乎用戶吳易易在回答“無人機編隊飛行應(yīng)用了哪些技術(shù)？實現(xiàn)有什么困難？”時指出：編隊飛行本質(zhì)上是一個路徑規(guī)劃問題，你并不清楚自己在哪里，也不太清楚周圍都有啥，甚至都不知道你的伙伴都有誰。用比較專業(yè)的術(shù)語回答就是，首先，沒有足夠可用的定位方法，無論相對的還是絕對的；其次，沒有被透徹研究過的動態(tài)避障問題；沒有現(xiàn)成可用的通訊鏈路。

何況使用蜂群算法的無人機協(xié)同工作比編隊飛行更難，因為編隊飛行需要注重飛行，但蜂群協(xié)同工作還需要完成任務(wù)，在完成任務(wù)的過程中，還會遇到更多問題。

由于無人機使用蜂群算法進行協(xié)同工作有巨大的價值，目前很多高校實驗室、科技企業(yè)也在研究，新加坡新創(chuàng)科技公司SwarmX同樣在從事蜂群無人機的研究工作。日前，在深圳召開2016商業(yè)無人機論壇上，來自新加坡的 SwarmX公司的CEO Pulkit Jaiswal在論壇上分享了他們關(guān)于蜂群無人機的塢站，挪威總理還去他們公司參觀過。

根據(jù)目前的形勢來看，蜂群算法在無人機的應(yīng)用上還有相當(dāng)大的進步空間，這對于優(yōu)化無人機航跡和提高無人機協(xié)同作戰(zhàn)能力均有幫助。有志于在群體無人機研究方面取得突破的企業(yè)可以試試該方向。