（原標題：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責，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周遭的環(huán)境，由于體積小，質(zhì)量輕，相應的慣性也比較小，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?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信息，而后數(shù)量集聚導致質(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”這個任務來說，身份只是冗余信息，對于完后該任務沒有一點用。更神奇的是，整個任務中，螞蟻數(shù)量的增加和減少都不會改變這個任務的完成度，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

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)作等一些較為復雜的群體行為，在復雜性技術(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，完成較為復雜的任務，這給人類帶來了許多啟發(fā)。

把群智能的思想應用到無人機中，可以對多無人機執(zhí)行任務帶來很多優(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雜的問題，執(zhí)行較為復雜的任務。

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，尤其無人機體積變小后，不能負重，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，在完成任務的過程中，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用上還有相當大的進步空間，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。