（原標(biāo)題：研發(fā)專家：無(wú)人機(jī)需要蜂群算法完成協(xié)同工作）
Vijay Kumar在演講/圖 來(lái)源雷鋒網(wǎng)
Vijay Kumar提到，現(xiàn)階段無(wú)人機(jī)的作用在行業(yè)應(yīng)用和娛樂(lè)方面比較多，但在未來(lái)，空中機(jī)器人的作用更多是用在搜索和營(yíng)救方面，即使是軍方也需要小而隱秘的空中機(jī)器人搜集情報(bào)。所以無(wú)人機(jī)日后的一個(gè)發(fā)展方向應(yīng)該是微小型，如果體積太大，不利于對(duì)環(huán)境進(jìn)行監(jiān)測(cè)，也容易被敵人發(fā)現(xiàn)，還會(huì)降低其靈活度。不過(guò)，體積縮小也會(huì)帶來(lái)不便，當(dāng)無(wú)人機(jī)直徑縮小到10厘米時(shí)，它就不能搭載過(guò)重的設(shè)備，也不能移動(dòng)物品，只能作為前期勘探偵查使用。
而無(wú)人機(jī)帶來(lái)的一系列安全問(wèn)題，則是一直在強(qiáng)調(diào)的。不僅在操作時(shí)要注意飛行安全，還要時(shí)刻對(duì)無(wú)人機(jī)下方的行人負(fù)責(zé)，雖然部分保險(xiǎn)公司已經(jīng)針對(duì)飛手和第三方推出了意外險(xiǎn)，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(wú)人機(jī)，微小型無(wú)人機(jī)顯然更安全，即使碰撞到路人，動(dòng)能也更小，傷害同樣會(huì)更小。微小型無(wú)人機(jī)比大型無(wú)人機(jī)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(shí)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(wú)人機(jī)也將朝著更智能的方向發(fā)展，各種傳感器會(huì)變成空中機(jī)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(gè)閉環(huán)，對(duì)環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)、分析、決策，以此實(shí)現(xiàn)自我規(guī)劃路徑，同樣也可以實(shí)現(xiàn)避障。
據(jù)雷鋒網(wǎng)報(bào)道，Vijay Kumar指出，這不只是簡(jiǎn)單的避障。在螺旋儀和加速儀的配合下，無(wú)人機(jī)知道如何根據(jù)環(huán)境特征進(jìn)行移動(dòng)。通過(guò)每秒做數(shù)百次的運(yùn)算，計(jì)算出最可行的方位和速度。如圖所示，傳感器不同的等級(jí)、不同的不確定性，我們都可以通過(guò)概率學(xué)的方法把系統(tǒng)的數(shù)據(jù)融合在一起，通過(guò)一個(gè)等式來(lái)把它歸納成一個(gè)位置和速度的估算。但這個(gè)要達(dá)到一定靈敏度也仍是個(gè)挑戰(zhàn)。
此外，無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)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(shí)別技術(shù)了。
最后一個(gè)S是指蜂群，swarms。蜂群有三個(gè)特征：
1、獨(dú)立行動(dòng)；
2、只依靠當(dāng)?shù)匦畔ⅲ翰恢榔渌麍F(tuán)隊(duì)的需求，它只知道周邊最近的情況；
3、無(wú)個(gè)性特征的行為：無(wú)需身份。
蜂群到底是什么東西？
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，蜂群就是完全扁平的去中心化的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，依靠點(diǎn)與點(diǎn)間的鏈接，像波動(dòng)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(tīng)起來(lái)太難懂？舉個(gè)例子，一群螞蟻在搬回一小塊蘋(píng)果的時(shí)候，每只螞蟻都是獨(dú)立行動(dòng)的，它們并沒(méi)有一個(gè)指揮者告訴它們?cè)撌裁磿r(shí)候直行、什么時(shí)候拐彎，每只螞蟻都是獨(dú)立的。他們不知道團(tuán)隊(duì)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(píng)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(gè)團(tuán)體運(yùn)作。同時(shí)，每只螞蟻也不需要身份，沒(méi)有個(gè)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(guò)什么矛盾，對(duì)于“把蘋(píng)果塊搬回巢穴”這個(gè)任務(wù)來(lái)說(shuō)，身份只是冗余信息，對(duì)于完后該任務(wù)沒(méi)有一點(diǎn)用。更神奇的是，整個(gè)任務(wù)中，螞蟻數(shù)量的增加和減少都不會(huì)改變這個(gè)任務(wù)的完成度，甚至連隊(duì)形和路線都不會(huì)改變。
螞蟻合作搬東西/圖 來(lái)源網(wǎng)絡(luò)
群體行為的產(chǎn)生機(jī)制通常都是十分簡(jiǎn)單的，但是群體中單個(gè)個(gè)體行為會(huì)被鄰近的個(gè)體所影響，在沒(méi)有集中控制的情況下，個(gè)體就可以通過(guò)局部簡(jiǎn)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(guò)交互作用或協(xié)作行為，一些比較簡(jiǎn)單的生物個(gè)體就能夠體現(xiàn)出整體優(yōu)勢(shì)，完成較為復(fù)雜的任務(wù)，這給人類(lèi)帶來(lái)了許多啟發(fā)。
把群智能的思想應(yīng)用到無(wú)人機(jī)中，可以對(duì)多無(wú)人機(jī)執(zhí)行任務(wù)帶來(lái)很多優(yōu)勢(shì)。比如：群體包含的個(gè)體是完全分散式的，沒(méi)有中心控制，較為容易和此時(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的工作狀況相匹配，不會(huì)因?yàn)閱我粋€(gè)體或幾個(gè)個(gè)體出現(xiàn)不確定的狀況而影響全局，因此，具有更強(qiáng)的魯棒性；每個(gè)個(gè)體不能直接得到整體信息，僅能感知部分信息，并有十分簡(jiǎn)單的單個(gè)自治個(gè)體規(guī)則，只需要最小智能，具有簡(jiǎn)單性；群體中個(gè)體之間通過(guò)非直接通信相互合作。由于通過(guò)這種種方式進(jìn)行信息傳輸與交互，所以個(gè)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(shuō)群體通過(guò)個(gè)體間簡(jiǎn)單的一些行為就能夠解決較為復(fù)雜的問(wèn)題，執(zhí)行較為復(fù)雜的任務(wù)。
根據(jù)Vijay Kumar的說(shuō)法，無(wú)人機(jī)同樣可以協(xié)同合作，完成單個(gè)無(wú)人機(jī)不能完成的任務(wù)，尤其無(wú)人機(jī)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(wú)人機(jī)的靈活性。
蜂群無(wú)人機(jī)的難度依然很大
無(wú)人機(jī)在實(shí)際飛行中如果存在突發(fā)狀況，必須進(jìn)行航跡重新規(guī)劃，以以規(guī)避威脅。為滿足協(xié)同工作時(shí)的時(shí)效性，重新規(guī)劃所采用的算法必須具有實(shí)時(shí)、高效的特點(diǎn)。因此，可以根據(jù)蜂群算法領(lǐng)域搜索的特點(diǎn)，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(jìn)行領(lǐng)域搜索，而不需要對(duì)整條航跡進(jìn)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(gè)飛行過(guò)程中，無(wú)人機(jī)根據(jù)獲得的威脅信息，不斷修正參考航跡，直至達(dá)到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)。
但真正使用蜂群算法實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)協(xié)同飛行還是很困難的，知乎用戶吳易易在回答“無(wú)人機(jī)編隊(duì)飛行應(yīng)用了哪些技術(shù)？實(shí)現(xiàn)有什么困難？”時(shí)指出：編隊(duì)飛行本質(zhì)上是一個(gè)路徑規(guī)劃問(wèn)題，你并不清楚自己在哪里，也不太清楚周?chē)加猩?，甚至都不知道你的伙伴都有誰(shuí)。用比較專業(yè)的術(shù)語(yǔ)回答就是，首先，沒(méi)有足夠可用的定位方法，無(wú)論相對(duì)的還是絕對(duì)的；其次，沒(méi)有被透徹研究過(guò)的動(dòng)態(tài)避障問(wèn)題；沒(méi)有現(xiàn)成可用的通訊鏈路。
何況使用蜂群算法的無(wú)人機(jī)協(xié)同工作比編隊(duì)飛行更難，因?yàn)榫庩?duì)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(guò)程中，還會(huì)遇到更多問(wèn)題。
由于無(wú)人機(jī)使用蜂群算法進(jìn)行協(xié)同工作有巨大的價(jià)值，目前很多高校實(shí)驗(yàn)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(wú)人機(jī)的研究工作。日前，在深圳召開(kāi)2016商業(yè)無(wú)人機(jī)論壇上，來(lái)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(wú)人機(jī)的塢站，挪威總理還去他們公司參觀過(guò)。
根據(jù)目前的形勢(shì)來(lái)看，蜂群算法在無(wú)人機(jī)的應(yīng)用上還有相當(dāng)大的進(jìn)步空間，這對(duì)于優(yōu)化無(wú)人機(jī)航跡和提高無(wú)人機(jī)協(xié)同作戰(zhàn)能力均有幫助。有志于在群體無(wú)人機(jī)研究方面取得突破的企業(yè)可以試試該方向。
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