帮助无人机群避开障碍物而不会互相撞

数字上有力量。这不仅对人类如此，对于无人机也是如此。通过成群飞行，它们可以覆盖更大的区域并收集更大范围的数据，因为每架无人机都可以配备不同的传感器。

防止无人机相互碰撞

无人机群没有得到更广泛使用的原因之一就是群内陷入僵局的风险。对动物集体运动的研究表明，例如，每个特工趋向于与其他动物协调其运动，调整其轨迹，以保持安全的特工间距离或行进路线。

EPFL工程学院教授，​​智能系统实验室(LIS)负责人Dario Floreano说：“在无人驾驶飞机群中，当一架无人驾驶飞机改变其轨迹以避免障碍时，其邻居会相应地自动同步其运动。” “但是，这通常会导致群体减速，在群体内部产生僵局，甚至导致碰撞。”

图片来源：洛桑联邦理工学院

不只是做出反应，还可以预测

恩里卡·索里亚(Enrica Soria)，博士学位 LIS的一名学生提出了解决该问题的新方法。她开发了一种预测控制模型，该模型不仅可使无人机对一群人做出反应，还可以预测他们自己的运动并预测邻居的运动。“我们的模型使无人机能够确定邻居何时减速，这意味着减速对自己飞行的影响较小，”索里亚说。该模型通过在本地控制的简单规则中编程来工作，例如，要保持的最小代理程序间距离，要保持的设定速度或要遵循的特定方向。索里亚(Soria)的工作刚刚在《自然机器智能》上发表。

使用索里亚(Soria)模型，无人机不再依赖中央计算机发出的命令。例如，无人驾驶飞机上的无人机显示是从计算机获取指令的，该计算机可以计算每个人的轨迹以避免碰撞。“但是在我们的模型中，无人机是使用本地信息来指挥的，并且可以自主地修改其轨迹，”索里亚说。

受自然启发的模型

在LIS上进行的测试表明，索里亚的系统提高了有很多障碍物区域的无人机群的速度，秩序和安全性。弗洛雷亚诺说：“我们还不知道动物是否能够预测出动物在周围的运动，或在多大程度上能预测周围动物的运动。” “但是生物学家最近建议，在一些大型团体中观察到的同步方向变化将需要比迄今为止所认为的更为复杂的认知能力。”

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