詳解：為什么集群無(wú)人機(jī)是趨勢(shì)以及它的關(guān)鍵技術(shù)是什么

1、詳解：為什么集群無(wú)人機(jī)是趨勢(shì)，以及，它的關(guān)鍵技術(shù)是什么？雷鋒網(wǎng)（公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng)）按：作者蕭殷，泊松技術(shù)聯(lián)合 創(chuàng)始人，關(guān)注無(wú)人系統(tǒng)自主、自治技術(shù)與人工智能。本文是 作者基于無(wú)人機(jī)大神 Vijay Kumar在雷鋒網(wǎng)CCF-GAIR上發(fā) 表的5s理論基礎(chǔ)上做了延伸，詳細(xì)探討了集群無(wú)人機(jī)的關(guān) 鍵技術(shù)和優(yōu)勢(shì)，并預(yù)測(cè)，集群技術(shù)可能是無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展的 重要熱點(diǎn)。內(nèi)容較長(zhǎng)，分為上下兩篇，本文為第一篇。|引言作為一個(gè)發(fā)展速度快、迭代周期短的領(lǐng)域，無(wú)人機(jī)技術(shù)的 趨勢(shì)一直是業(yè)內(nèi)討論的焦點(diǎn)。今年8月，在中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦，雷鋒網(wǎng)承辦的 CCF-GAIR峰會(huì)上，被稱是無(wú)人機(jī)大神 的Vijay Kumar教授提由來(lái)他的

2、 5s趨勢(shì)理論：Small （小型）， Safe （安全）,Smart （智能）,Speed （敏捷）和 Swarm （集 群），與一直被廣泛研究的前四個(gè)S不同，Swarm集群技術(shù)目前還主要在學(xué)術(shù)界和國(guó)防領(lǐng)域受到關(guān)注，集群智能（SwarmIntelligence ）作為一種 Game-Changing的顛覆性技術(shù)，一直 被中美等國(guó)軍隊(duì)視為無(wú)人化作戰(zhàn)的突破口。最近，在珠海航 展上，中國(guó)電科CETC披露了我國(guó)第一個(gè)固定翼無(wú)人機(jī)集群 試驗(yàn)原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了 67架規(guī)模的集群原理驗(yàn)證，打破之 前由美國(guó)海軍保持的 50架固定翼無(wú)人機(jī)集群的世界紀(jì)錄， 該成果由CETC電科院、清華大學(xué)、泊松技術(shù)攜手完成。結(jié)

3、合今年Intel團(tuán)隊(duì)100架和500架多旋翼無(wú)人機(jī)的震撼空中燈 光秀，我們已經(jīng)可以看由無(wú)人機(jī)集群技術(shù)發(fā)展的端倪，甚至 可以謹(jǐn)慎地預(yù)測(cè)，集群技術(shù)可能是無(wú)人機(jī)技術(shù)發(fā)展的下一個(gè) 重要熱點(diǎn)。|概念與起源集群行為(Swarm behaviour)、或者 群行(Swarming)是一種生物的集體行為，最典型的例子是 外觀上看起來(lái)一群實(shí)體聚集在一起兜圈或朝特定方向行動(dòng)。生物界中的昆蟲(chóng)、鳥(niǎo)類、魚(yú)類、水生動(dòng)物、人與細(xì)菌都會(huì)由 現(xiàn)集群行為。機(jī)器人的集群技術(shù)的靈感來(lái)源于自然，正如上 世紀(jì)初發(fā)明飛機(jī)就是受到了飛鳥(niǎo)的啟發(fā)一樣，無(wú)人機(jī)集群概 念起源于古老的昆蟲(chóng)蜜蜂，蜂群內(nèi)部分工明確，個(gè)體之間存 在著豐富有趣的信息交流語(yǔ)言

4、，社會(huì)行為豐富。早在 1億2 千萬(wàn)年前，蜜蜂就以集群的方式在地球上，每個(gè)蜂群由蜂王、工蜂和雄蜂組成，蜂王通常每群只有一只；工蜂自數(shù)千至數(shù) 萬(wàn)只不等，雄蜂一般只在群體需要的季節(jié)里才存在。宋代詩(shī) 人戴表元所作詩(shī)詞之一義蜂行中就曾寫(xiě)道：“朝朝莫莫與蜂狎，頗識(shí)蜂奉分等差。一蜂最大正中處，千百以次分來(lái) 衙?！痹诟拍钌?，與魚(yú)群、鳥(niǎo)群、蜂群、蟻群類似，機(jī)器人 的集群行動(dòng)也可用此術(shù)語(yǔ)描述，因此我們創(chuàng)造了無(wú)人機(jī)集群 即UAV Swarm的概念。從抽象的角度來(lái)看，群體行為是大 量自驅(qū)動(dòng)粒子系統(tǒng)的集體運(yùn)動(dòng)。從數(shù)學(xué)模型的角度來(lái)看，它 是一種突現(xiàn)(Emergence)行為，即個(gè)體遵循簡(jiǎn)單的運(yùn)動(dòng)和 邏輯規(guī)則，不需要任何有

5、中心的中央?yún)f(xié)調(diào)，而又能自然而然的呈現(xiàn)群體特征。集群行為也被物理學(xué)家當(dāng)作一種非熱力學(xué) 平衡現(xiàn)象加以研究，他們需要研究新的統(tǒng)計(jì)物理學(xué)工具來(lái)對(duì) 付這種非熱力學(xué)平衡系統(tǒng)。在理論研究仍然不著邊際的 80 年代，數(shù)值計(jì)算科學(xué)家首先用模擬程序 boids在計(jì)算機(jī)上模 擬群體行為，該程序根據(jù)一組基本規(guī)則來(lái)模擬一組簡(jiǎn)單智能 體的運(yùn)動(dòng)，這個(gè)程序首先用來(lái)模擬鳥(niǎo)類的集群行為，后來(lái)也 被用于研究魚(yú)類和其他集群動(dòng)物。數(shù)學(xué)模型最簡(jiǎn)單的集群數(shù) 學(xué)模型只遵循如下三個(gè)原則：1、個(gè)體沿著鄰居相同的方向 移動(dòng)2、個(gè)體保持靠近鄰居 3、個(gè)體避免與鄰居碰撞例如， 下圖左邊是魚(yú)群的度量距離模型，每條魚(yú)都排斥近距離范圍 的其他個(gè)體；跟隨中等

6、距離的其他個(gè)體；吸引較遠(yuǎn)距離的其 他個(gè)體。下圖右邊是魚(yú)群的拓?fù)渚嚯x模型，每條魚(yú)只關(guān)注距 自己最近的67條魚(yú)，而不管其他較遠(yuǎn)的個(gè)體。共識(shí)主動(dòng) 性(stigmergy)在集群智能領(lǐng)域的一個(gè)關(guān)鍵概念是stigmergy ,即共識(shí)主動(dòng)性，是智能體或行為之間的間接協(xié)調(diào)機(jī)制。觀察 螞蟻：它們是非常普通的動(dòng)物，通過(guò)分布路徑上的信息素來(lái) 相互交流，這讓它們看起來(lái)很聰明。共識(shí)主動(dòng)性不需要任何 控制或者代理間的直接通信，就能產(chǎn)生復(fù)雜流程。它的原理 是通過(guò)動(dòng)作留在環(huán)境中的軌跡刺激下一個(gè)動(dòng)作的執(zhí)行，隨后 其他個(gè)體的行動(dòng)連貫而有序，前后協(xié)調(diào)共同完成復(fù)雜的工作，Stigmergy是一種自組織的、有系統(tǒng)活動(dòng)，它產(chǎn)生復(fù)雜 的

7、，看似智能的結(jié)構(gòu)，不需要任何集中規(guī)劃，控制或甚至也不需要個(gè)體之間的直接通信。因此，它支持極簡(jiǎn)單的個(gè)體之 間的高效協(xié)作，確保簡(jiǎn)單生物體在缺乏任何記憶、智力、溝 通甚至彼此不能互相意識(shí)到的情況下，也能完成復(fù)雜的集體 協(xié)調(diào)任務(wù)。集群智能(Swarm Intelligence )集群智能來(lái)源于 群居性生物通過(guò)協(xié)作表現(xiàn)曲的宏觀智能行為，具有分布式、 無(wú)中心、自組織的的特點(diǎn)。從 1991年意大利學(xué)者 Dorigo提 由蟻群優(yōu)化理論開(kāi)始，集群智能作為一個(gè)理論被正式提由， 并逐漸吸引了大批學(xué)者的關(guān)注，從而掀起了研究高潮。1995年，Kennedy等學(xué)者提由粒子群優(yōu)化算法，此后集群智能研 究迅速展開(kāi)，自Gera

8、rdo Beni和Jing Wang于1989年在研究 細(xì)胞機(jī)器人系統(tǒng)時(shí)引入這個(gè)概念開(kāi)始，集群智能開(kāi)始廣受AI領(lǐng)域的研究者關(guān)注，并以不同生物命名了一系列算法，較為經(jīng)典的粒子群、蟻群、人工魚(yú)群、文化算法，到最近幾年 比較新的混合蛙跳算法、貓群算法、蜂螂算法等等。集群智 能的特點(diǎn)包括：1、控制是分布式的，不存在中心控制。因而 它更能夠適應(yīng)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的工作狀態(tài)，并且具有較強(qiáng)的魯棒性，即不會(huì)由于莫一個(gè)或幾個(gè)個(gè)體由現(xiàn)故障而影響群體 對(duì)整個(gè)問(wèn)題的求解。2、群體中的每個(gè)個(gè)體都能夠改變環(huán)境，這是個(gè)體之間間接通信的一種方式，即上面提到的共識(shí)主動(dòng) 性(Stigmergy)。由于集群智能可以通過(guò)非直接通信的方式

9、 進(jìn)行信息的傳輸與合作，因而隨著個(gè)體數(shù)目的增加，通信開(kāi)銷 的增幅較小，因此，它具有較好的可擴(kuò)充性。3、群體中每個(gè)個(gè)體的能力或遵循的行為規(guī)則非常簡(jiǎn)單，因而集群智能的實(shí)現(xiàn)比較方便，具有簡(jiǎn)單性的特點(diǎn)。4、群體表現(xiàn)由來(lái)的復(fù)雜行為 是通過(guò)簡(jiǎn)單個(gè)體的交互過(guò)程突現(xiàn)由來(lái)的智能(EmergentIntelligence),因此，群體具有自組織性。機(jī)器人集群將群體 原理應(yīng)用于機(jī)器人稱為群體機(jī)器人，而集群智能是指更為通 用的算法集合。研究人員為成千上萬(wàn)的小型機(jī)器人的群體行 動(dòng)建立模型，研究使它們一起執(zhí)行任務(wù)的算法，例如找到隱 藏的東西，清潔大樓外墻或協(xié)調(diào)搜集信息。每個(gè)機(jī)器人只具 有相當(dāng)簡(jiǎn)單的功能，但集群之后的群體行

10、為則相當(dāng)復(fù)雜多 樣。整個(gè)機(jī)器人集群可以被認(rèn)為是一個(gè)分布式系統(tǒng)，如蟻群 一樣成為一個(gè)具有集群智能的超級(jí)有機(jī)體。到目前為止最大 的機(jī)器人集群是由1024個(gè)機(jī)器人組成的Kilobot。其他有代 表性的集群項(xiàng)目包括 iRobot群、ActivMedia的Centibots項(xiàng) 目和開(kāi)源的Micro-robotic項(xiàng)目。機(jī)器人集群能夠提高故障冗 余度，單一的大型機(jī)器人可能會(huì)因故障失效從而影響任務(wù)執(zhí) 行，但是集群中即使有幾個(gè)機(jī)器人失效，集群整體也能繼續(xù) 工作不影響工效，這一特點(diǎn)對(duì)于執(zhí)行空間探索任務(wù)特別有吸 引力，因?yàn)楦甙旱某杀編?lái)的單節(jié)點(diǎn)失效常常導(dǎo)致昂貴的損 失。機(jī)器人集群包括地面機(jī)器人集群、空中機(jī)器人也就

11、是無(wú) 人機(jī)集群、水面和水下機(jī)器人集群等多種形式。例如，奧地 利Ganz人工生命實(shí)驗(yàn)室的研究人員發(fā)布了世界上最大的水 下無(wú)人機(jī)群：CoCoRo自主水下航行器集群。該項(xiàng)目由Thomas Schmickl領(lǐng)導(dǎo)，由41個(gè)水下機(jī)器人（AUV ）組成,可以協(xié)同完成任務(wù)。這些研究人員有一個(gè)雄心勃勃的目標(biāo)：了解機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)是否能夠展示群體認(rèn)知，將該系統(tǒng)形成的群 體智能與自然界中的生物集群進(jìn)行比較研究?！蓖ㄟ^(guò)執(zhí)行復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)（元認(rèn)知），我們將比較我們的結(jié)果與自然界的生 物群，評(píng)估我們的科學(xué)成果，尋求生物學(xué)，神學(xué)，元認(rèn)知， 心理學(xué)和哲學(xué)領(lǐng)域的新發(fā)現(xiàn)”。這個(gè)項(xiàng)目的目標(biāo)是：生態(tài)監(jiān) 測(cè)，搜索，維護(hù)，探索和收獲水下棲息地的資

12、源。|集群成為無(wú)人機(jī)發(fā)展趨勢(shì)在 Kumar看來(lái)，無(wú)人機(jī)未來(lái)總體的發(fā)展趨 勢(shì)是“自主” （Atonomy）,具體可以用5s來(lái)概括，前4個(gè)S 為：Small未來(lái)機(jī)器人多應(yīng)用于搜索和營(yíng)救等場(chǎng)景，如果一 個(gè)無(wú)人機(jī)體積太大，那么將極不利于其對(duì)環(huán)境的勘探。面對(duì) 未知的環(huán)境，小型無(wú)人機(jī)有更強(qiáng)的自主性。像一群小蜜蜂。 但同時(shí)，這也帶來(lái)一些負(fù)面的挑戰(zhàn)。當(dāng)一個(gè)無(wú)人機(jī)的尺寸縮 小至甚至11厘米的直徑，20克的重量，它根本不能移動(dòng)一 些木塊、石頭等物體。Safe又小又安全的無(wú)人機(jī)，即使碰撞 到路人也不會(huì)致傷，這樣才更容易在生活各種環(huán)境中進(jìn)行飛 行控制。而且，由于機(jī)器體積變小，其慣性也會(huì)減小，能夠 在發(fā)生撞擊時(shí)迅速自我

13、調(diào)整平衡。Smart & Speed無(wú)人機(jī)在躲避障礙物過(guò)程中，能夠通過(guò)傳感器、云端控制、攝像頭這樣 的閉環(huán)，止匕外，依靠計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)環(huán)境進(jìn)行檢測(cè)，分析周?chē)?環(huán)境的特征，實(shí)現(xiàn)自我規(guī)劃路徑，就像人看到障礙物知道繞道那樣。第5個(gè)S即Swarm集群，Kumar大神指由，小型化 所付由的一個(gè)代價(jià)是載重變小，能完成的任務(wù)隨即減少，為 此他們從蜂群的工作方式中獲取靈感，讓多個(gè)無(wú)人機(jī)協(xié)作， 完成個(gè)體無(wú)法勝任的任務(wù)。因此，集群無(wú)人機(jī)集群的組織方式為：1.個(gè)體獨(dú)立行動(dòng)，行動(dòng)是本地的和獨(dú)立的；2.僅需要本地信息即可行動(dòng)，即使無(wú)法知道全局信息，個(gè)體也能行動(dòng)；3.行動(dòng)匿名，獨(dú)立于身份，不了解個(gè)體信息也能完 成任務(wù)。|集

14、群無(wú)人機(jī)優(yōu)勢(shì)解決有限空間內(nèi)多無(wú)人機(jī)之間的 沖突以當(dāng)下正火的無(wú)人機(jī)快遞技術(shù)為例，如何讓未來(lái)漫天的 快遞無(wú)人機(jī)像人類快遞小哥一樣協(xié)同作業(yè)，也就是一定區(qū)域 內(nèi)的無(wú)人機(jī)避開(kāi)同類障礙保持良好有序?qū)罩薪煌?，就需?相互協(xié)作，本質(zhì)上相當(dāng)于運(yùn)作一個(gè)協(xié)調(diào)的集群系統(tǒng)。Kumar場(chǎng)景舉過(guò)一個(gè)無(wú)人機(jī)繪制長(zhǎng)城地圖的例子，這顯然是單一的 無(wú)人機(jī)無(wú)法做到的，逐個(gè)給多架無(wú)人機(jī)設(shè)定作業(yè)任務(wù)也是件 麻煩事，最佳的方案顯然是給作為集群的多架無(wú)人機(jī)一個(gè)整 體任務(wù)，集群自行分解、協(xié)同、分段作業(yè)無(wú)縫完成任務(wù)。以 低成本、高度分散的形式滿足功能需求無(wú)人系統(tǒng)集群可由不 同的平臺(tái)實(shí)現(xiàn)高低混搭，為實(shí)現(xiàn)不同的功能，采取一系列由 大量分散的低成本

15、系統(tǒng)協(xié)同工作機(jī)制以完成任務(wù)，這與投資 開(kāi)發(fā)造價(jià)昂貴、技術(shù)復(fù)雜的多任務(wù)系統(tǒng)策略完全不同。針對(duì) 不同類型的工作目標(biāo)，無(wú)人系統(tǒng)集群可利用混合搭配的異構(gòu) 優(yōu)勢(shì)低成本、高效率的完成工作。動(dòng)態(tài)自愈合網(wǎng)絡(luò)無(wú)人機(jī)與 自主系統(tǒng)可協(xié)同形成具備自愈合功能的、執(zhí)行信息搜集和通 信中繼等行動(dòng)的主動(dòng)響應(yīng)網(wǎng)絡(luò)。無(wú)人與自主系統(tǒng)組成的集群 網(wǎng)絡(luò)相互協(xié)同，可分別采集信息，還能依據(jù)需要調(diào)整搭載通 信載荷的無(wú)人系統(tǒng)數(shù)量，形成具有一定冗余的通信中繼站。 分布式集群智慧大量的平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)分布式投票以解決問(wèn)題， 例如集群作業(yè)中目標(biāo)確定問(wèn)題，通過(guò)大量平臺(tái)各自發(fā)送對(duì)同 一目標(biāo)地理位置信息的判斷信號(hào)，這種分布式投票得由的結(jié) 果往往正確率很高。分布

16、式探測(cè)廣泛分布傳感器的能力對(duì)于 主動(dòng)與被動(dòng)探測(cè)以及定位精度而言有著明顯幫助。多平臺(tái)可 以相互協(xié)作完成目標(biāo)精度定位，當(dāng)需要主動(dòng)探測(cè)時(shí)，平臺(tái)間 還可采取頻率、波段不同的雷達(dá)進(jìn)行全頻譜探測(cè)，將極大提 高探測(cè)能力?？煽啃詿o(wú)人機(jī)集群數(shù)據(jù)鏈網(wǎng)絡(luò)能夠支持冗余備 份機(jī)制和具有一定的自愈能力以提供可用性保證，集群網(wǎng)絡(luò) 能夠監(jiān)控已建立連接，具備應(yīng)對(duì)意外中斷的自動(dòng)恢復(fù)能力， 集群應(yīng)具備一定的擁塞處理和沖突應(yīng)對(duì)能力。去中心化自組 網(wǎng)提升抗故障能力、自愈性和高效信息共享能力目前無(wú)人機(jī) 的通信模式仍然以單機(jī)與地面站通信方式為主，信息傳輸仍 是集中式的，去中心化的無(wú)人機(jī)集群利用自組網(wǎng)技術(shù)可以實(shí) 現(xiàn)無(wú)人機(jī)之間信息的高速共享，

17、同時(shí)提高集群的抗故障與自 愈能力。|集群無(wú)人機(jī)關(guān)鍵技術(shù)集群控制算法多無(wú)人飛行器系統(tǒng)要實(shí) 現(xiàn)相互間的協(xié)同就必須確定無(wú)人飛行器之間邏輯上和物理上的信息關(guān)系和控制關(guān)系，針對(duì)這些問(wèn)題而進(jìn)行的體系結(jié)構(gòu) 研究可以將多無(wú)人飛行器系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和控制有飛行器地結(jié) 合起來(lái)，保證多無(wú)人飛行器系統(tǒng)中信息流和控制流的暢通， 為無(wú)人飛行器之間的交互提供框架。集群控制算法不僅要保 證多無(wú)人飛行器之間能有效地進(jìn)行協(xié)同，而且不依賴于無(wú)人 飛行器的數(shù)量，即無(wú)人飛行器可以隨時(shí)退由或者加入集群， 而不會(huì)影響控制系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)。通信網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)在多無(wú)人飛行器協(xié)同任務(wù)自組織系統(tǒng)中，無(wú)人飛行器作為通信網(wǎng)絡(luò)節(jié) 點(diǎn)，其空間的分布決定了網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

18、，而不同的網(wǎng)絡(luò)拓 撲結(jié)構(gòu)有著不同的通信性能。在一定的通信拓?fù)浼靶阅芟拢?根據(jù)所執(zhí)行的任務(wù)分配通信資源，提高通信質(zhì)量，是集群技 術(shù)的難題之一?？刂扑惴ㄅc通訊技術(shù)的耦合多無(wú)人飛行器為 了提高協(xié)同完成任務(wù)的效能，需要進(jìn)行信息交互。為了使得 所交互的信息及時(shí)完整地進(jìn)行傳輸，對(duì)于通信網(wǎng)絡(luò)性能有一 定的要求?；谕ㄐ刨|(zhì)量約束的協(xié)同控制方法，就是在當(dāng)前 的通信服務(wù)質(zhì)量約束下，設(shè)計(jì)多無(wú)人飛行器協(xié)同控制方法， 使得在這種控制方法下，多無(wú)人飛行器的運(yùn)動(dòng)既滿足任務(wù)需 求，又可以使得多無(wú)人飛行器構(gòu)造的通信網(wǎng)絡(luò)性能，滿足信 息及時(shí)完整傳輸?shù)男枨?，進(jìn)而提高多無(wú)人飛行器協(xié)同完成任 務(wù)的效能。任務(wù)規(guī)劃技術(shù)為了實(shí)現(xiàn)多無(wú)人飛行器之間有效的 任務(wù)協(xié)同，同時(shí)保證控制結(jié)構(gòu)不依賴于無(wú)人飛行器的數(shù)量， 構(gòu)建多無(wú)人飛行器協(xié)同任務(wù)自組織系統(tǒng)分布式體系結(jié)構(gòu)，各無(wú)人飛行器的基本行為和簡(jiǎn)單任務(wù)由無(wú)人飛行器自己自主 完成，當(dāng)面臨復(fù)雜任務(wù)和需要協(xié)作的任務(wù)時(shí)，當(dāng)前無(wú)人飛行 器可以把任務(wù)信息和資源需求發(fā)布到由各無(wú)人飛行器組成 的網(wǎng)絡(luò)上，各無(wú)人飛行器可以根據(jù)自身當(dāng)前任務(wù)和資源情況 予以響應(yīng)。這樣，任意一個(gè)無(wú)人飛行器的退由或加入，都不 會(huì)對(duì)系統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)帶來(lái)影響。路徑規(guī)劃技術(shù)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