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匈牙利科学院的科学家首次实现了没有中央控制系统的无人机蜂群的自主飞行。
虽然无人机蜂群已经通过电脑模型展示过很多次了,但是匈牙利科学院的科学家最近首次在现实世界不借助中央控制系统实现了无人机蜂群的自主飞行。这一成功为将无人机蜂群运用于多种应用指明了前进方向。
当然,蜂群的行为在自然世界平淡无奇,在鸟类、鱼和昆虫中尤为常见。但要理解蜂群的动态性仍然是一个挑战,可能有多个模式。无论是否理解,蜂群的行为都出现了,而且通常规模很大。大量的生物个体可以集体移动,保持方向,不会撞到障碍物,也不会撞到彼此。
不久之前,还不能说无人机也有这种特点——至少,不能响应单个控制器的多种无人机都还不具有这种特点。研究人员解释说,其中一个主要原因是无人机蜂群主要是电脑建模人员追求的目标。分散型蜂群算法设计的理论框架固然很好,但它们无法满足真实世界的条件。研究人员指出,这些条件包括“受限的行动和交流能力,延迟、扰动,或者存在障碍”。理论模型中缺少这类因素,限制了它们的价值。障碍不仅仅带来阻碍,也会对无人机群的集体行为和协作带来很大的持续影响。鉴于此,科学家们注意到,“当存在延迟、不确定性、运动学限制的时候”,在计算机屏幕上表现出色的模型“却在现实生活条件下快速振荡、不稳定”。
研究人员提到了多个真实世界中自主无人机蜂群的浅显例子,例如美国军方进行的行动和金属乐队,但他们也指出这两个例子在某些程度上比真实世界的更明显。无人机都是单独编程,遵循特定的飞行路径,或者根据指令朝着特定目标聚集成群,从而限制了变量。
规定蜂群行为的各种通用原则,无论是鸟还是无人机,都得到了充分理解,没有争议。这些原则都来源于交互的三大简单规则:不冲撞相邻单位、相邻单位以相同方向行进、跟随相邻单位的平均位置这三种需求。
迄今为止还不错,但举个例子,一千只飞翔的椋鸟中,每一只都能够完美地绕树飞行,而面对同样障碍的一群自主无人机则可能撞上去、撞在一起,或者朝着几个不同方向散开。
研究团队指出,“在限定区域内建立大型户外分散型无人机蜂群,运用自主撞击及物体躲避技术实现同步蜂群行为,这还是个未解决的难题。”但在很大程度上,这项新工作解决了一大部分问题。
为实现目标,研究人员先进行建模,加入了几个额外变量,反映不可预知的真实世界问题,包括高速移动时遇到的障碍与边界、传感器和短程通信设备的突然故障。该模型还包含了名为“进化优化”的流程——多代运行程序,以便最终确定最优适配特征。
但是,只能在真实世界中验证过才知道好坏。为了测试他们的发现,研究人员使用30架四翼无人机,将其放置在充满了障碍的真实环境中。他们对无人机编程,让其自主飞行,并设定其中一些电子元件出现故障,然后放行。经过几轮运行,无人机蜂群汇成群,飞行没有出现问题,而且证明在高速时也没有出现问题。“这个模型让具有不准确传感器和短程通信设备的无人机在存在连续通信延迟和可能的局部通信中断的条件下仍然可在嘈杂环境中飞行。”
该研究团队得出结论,他们的结果需要进行更精密地分析,但是表现出提高多种环境下无人机性能的可能性。该研究发表在权威学术期刊《科学·机器人》上。
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