無人機、機器人編隊或者是集群控制，說到底，固然都是多智能體的控制，獨一有區別的在于空間或者平面，但隨之帶來的問題卻衍生出不同的方向。

    無人機編隊集群，最早的研討是在60年代末，美國賓夕法尼亞大學，有一篇博士論文開端研討了關于直升機編隊飛行問題。迄今為止固然無人機集群編隊的研討，不時有新的成果呈現。但打破的背后，我們都不可防止考慮以下4大問題該如何更圓滿的處理：編隊隊形的生成：如何將多個無人機停止聯絡起來，完成編隊隊形的生成；編隊隊形的堅持：當無人機編隊隊形構成之后，如何堅持且依照系統設定的編隊隊形停止飛行；編隊隊形的變換：假如需求變換無人機編隊飛行的隊形，如何變換無人機編隊的隊形，即換成隊形；編隊隊形的避障：系統編隊飛行時，遇到障礙物時，如何運動飛行從而避開障礙物。剛剛提出的每一個問題的背后，單單從算法這方面來說，至少觸及到三大局部需求我們去理解：

    三個局部包括:

    1、信息交互戰略、

    2、隊形控制戰略

    3、環境順應戰略。

    1、選取適宜的信息交互戰略能夠協助無人機之間交流狀態信息，完成群體感知與態勢共享;

    2、選取合理的隊形控制戰略能夠協助多無人機構成預定隊形，完成突發情況下的隊形堅持及變換;

    3、選取正確的環境應對戰略能夠協助無人機在不肯定環境下停止恰當的機動，完成集群智能協同決策。

    一、信息交互戰略合理的信息交互機制有利于無人機群快速收斂于預定隊形、增強系統的魯棒性，是關鍵問題，也是編隊算法的研討重點?？?/p>

    的來說，能夠將信息交互方式分為以下幾種，每種方式都有各自的優點和缺陷。

    A、集中式辦法：是假定控制系統中存在控制中心，此控制中心能接納一切無人機的狀態信息并向它們發送控制指令，進而控制編隊的隊形。從實質上講，集中式辦法是基于單一無人機的控制理念和戰略的直接延伸。Brandao提出了一種多層控制計劃，選取了集中式的控制體系構造，由一個主單元擔任獲取整個編隊的信息，經過導航完成了隊形控制。集中式控制的優點是編隊精確度高，但編隊過程中信息交互量大，需求主控中心有較強的計算才能，一旦主控中心發作毛病，編隊中的其他個體將失去信息來源。

    B、散布式辦法：不需求編隊中一切成員都停止信息交互，每架無人機只需求與其鄰居無人機停止交互，即可停止協作來構成編隊。有專家研討出了一種具有向生成樹的編隊控制體系構造，此種構造可以使群指導和其他成員組成恣意數量的信息流。散布式辦法降低了對控制中心的依賴，信息交互量小，計算時間也短，但是構造和組織變得愈加復雜，編隊控制精度沒有集中式高。

    C、分散式辦法：是指多無人機編隊中既不存在控制中心，也不與四周無人機停止信息交互，只經過與編隊中特定點的相對關系來堅持編隊隊形。

    實踐應用中這三種辦法都是可行的。但是從系統所需的通訊條件看，散布式控制所需的通訊帶寬較窄、計算量較少，所以對通訊設備和計算設備的請求都較低。并且散布式控制構造便當施行，且具備優秀的自愈才能和可擴展才能,更合適實踐工程應用。從編隊完效果果看，集中式控制辦法控制效果最好，但是由于集中式控制需求具備非常完善的通訊環境，所以散布式控制被以為是最優的信息交互戰略。

    二、隊形控制戰略協同編隊的隊形控制戰略是另一項重點研討內容。目前，主要的隊形控制戰略有:行為法、領航-跟隨法、虛擬構造法、分歧性理論、人工勢場法、圖論法等。前四種辦法是被普遍應用的控制算法。

    下面我們就前4種被普遍應用的控制算法停止剖析：

    行為法：旨在經過給出無人機的編隊所需的幾種行為和合理的行為諧和規則到達最終編隊目的。最關鍵的是怎樣選擇一種行為諧和機制能夠使得無人機可以得到合適外界環境下的控制輸出。行為法控制法簡單易施行，無人機可獨立完成決策，具有良好的擴展性。

    領航-跟隨法(又叫主從法)：是目前被普遍研討過的比擬簡單的隊形控制算法，其根本思想是選擇局部“領航者”依照規劃軌跡飛行，其他無人機作為跟隨者則擔任與離它最近的指導者交流狀態信息從而更新本人狀態。

    領航-跟隨法能節約能量，降低通訊請求，無人機編隊精度高，但是跟隨無人機無法獨立決策，且容易遭到長機渦流的影響，編隊的魯棒性差。虛擬構造法：是把整個編隊隊形看成一個虛擬的剛體構造，編隊中每架無人機對應虛擬構造上相對位置固定的一點，當編隊在空域中執行任務時，每架無人機只需求堅持與固定點堅持相對間隔，就能完成協同編隊?；谕轿恢酶櫩刂破骱吞摂M構造辦法控制機間間隔，進步了編隊的精確性和穩定性。虛擬構造法的優點是每架無人機位置相同，不需求依托領航無人機堅持隊形，但需求較高的通訊質量和較強計算才能，并且請求無人機整體的堅持剛性運動，這使得編隊牢靠性較差，適用性較低。

    分歧性理論：分歧性理論的根本思想是每架無人機在網絡環境下經過近鄰之間的可測信息的交流，在無人機上散布式地產生某種算法，使這些無人機在事關互相協作的若干變量問題上達成分歧意見，從而自主協同地完成共同的任務。

    其優點是分歧性算法允許信息從某無人機體流向任何其他無人機以引入反應，只需求本地鄰居之間停止信息交流就能完成編隊，無需復雜的穩定性剖析。分歧性算法曾經成為控制理論界中非?；顫姷难杏懛较?，被普遍應用于目的跟蹤、傳感器網絡和編隊控制，包括無人機時變編隊控制,編隊任務中的分組與決策以及編隊控制器的設計。

    三、環境順應戰略飛行環境中主要面臨的不肯定性有兩點:

    一是變化的通訊環境形成的信息交互不肯定，

    二是障礙物空間形成的飛行平安不肯定。這些不肯定性可能形成機器碰撞、無人機落伍墜毀和任務失敗。因而，環境順應戰略的研討非常重要，國內外研討人員展開了復雜環境下的多無人機協同編隊控制算法研討。在這些復雜的環境中，多無人機協同編隊避障是保證無人機編隊平安順利完成任務的一大關鍵要素，也是目前多無人機協同控制范疇的熱點和難點。依照編隊整體對飛行空間的信息感知才能，避障控制問題被分為全局途徑規劃法和部分途徑規劃法。全局途徑規劃是指無人機在曾經全部環境信息之下得到規劃途徑的算法，只需預先設計好無人機編隊的飛行航跡就可保證平安飛行，目前比擬成熟的算法有柵格法、概率地圖法等。

    部分途徑規劃是指無人機在只曉得局部環境信息，以至完整未知環境信息下得到途徑的規劃算法，具有更大的適用價值。而避障控制算法是先將障礙物間隔和方向等停止含糊化分類，再依據避障規則得到避障途徑。含糊邏輯算法不依賴于準確的數學剖析和計算公式，但是會呈現難于維護經歷規則庫的問題。人工勢場法將障礙空間視為一個虛擬力場，被控對象在虛擬合力下作遠離障礙物的運動。其優點是:信息需求量小，算法構造簡單，無需迭代、比擬等過程，實時性強，所需運算空間小，途徑平滑，缺陷是:部分極小值問題會招致運動物體靜止。

    目前，人工勢場法是處理避障問題最受歡送的辦法之一，被大量應用于無人機避障控制中。關于多無人機編隊避障而言，常用的避障算法并不完整適用。很多研討人員將無人機群的編隊任務和避障任務思索為競爭關系，以為避障時應首先解除編隊躲避障礙，飛過風險區域后再恢恢復隊形繼續飛行，但是很多狀況下允許無人機以編隊方式飛過障礙物空間。因而如何完成多架無人機協同避障，讓它們既能堅持隊形，又能規避障礙物是目前的研討熱點和難點。

    1987年Reynolds提出了三種群集規則，分別是匯集、別離、速度匹配，完成了對鳥群的精準描繪。這一結果激起了人們把相似規則應用于多機器人系統、多無人機系統中，完成了更智能簡約的避障請求。我們將運用改良的群集規則到無人機編隊中，經過個體的運動和通訊網絡，完成無人機編隊整體的協同避障。經過上面的剖析，或許對你在無人機集群編隊研討方面又多了一些啟迪及考慮。隨著ai智能的開展，對無人機智能集群的請求也越來進步，同樣的需求我們在這方面深究的問題及控制的學問也越來越多，但是人的精神和時間的有限的，在研討過程中那些搬磚的活，何不交給工具來干？我們只用把精神放在更深邃的研討上面就好。如今一些企業針對無人機集群編隊這塊所開發的實驗教研平臺，就是一個能很好協助我們停止更深層次集群編隊研討的工具。

    不只提供無人機編隊飛圓形、空間8字、空間螺旋，隊形變換，從跟隨、空地協同等無人機編隊例程，而且這些例程完整開源。還有多種視頻教程由淺入深地解說實驗的原理、步驟、目的等，并附有相應的配套例程代碼，便當用戶快速控制、了解。平臺還支持多種定位系統和集群通訊技術，在統一控制接口下完成無人機、無人車的依照規劃道路運動，考證多機、多車編隊和協同控制等算法的有效性。此外實驗平臺可提供一套完好的集群控制開發、調試及考證環境。

    為無人系統控制及多機集群控制等教學演示及二次開發提供中心設備支撐。一切例程都能夠在仿真平臺中模仿仿真。如軟件在環仿真，硬件在環仿真，完成仿真和實物開發有機分離。協助我們在實測之前經過仿真測實驗證算法的牢靠性和有效性，然后無縫切換到本集群研發平臺，大大進步研發效率。還可用于無人系統的動態建模和控制研討、運動規劃、避障控制、多信息交融、編隊控制、多智能體諧和控制、無人系統自主控制等。支持C、C++、Python、ROS、Matlab/Simulink等多種編程環境，提供完善的二次開發接口。假如這些還不能滿足你需求，它還可依據你的實踐需求定制整個系統平臺，并提供相應的技術支撐和細致的例程和闡明書指導。滿足你的個性化和差別化需求，使平臺愈加契合你的運用特性和習氣，提升體驗感和交互率，減少你熟習平臺的時間本錢，大大進步開發效率和體驗。隨著環境日益復雜和任務的多種多樣，各種多無人機協同編隊飛行關鍵技術也需求疾速開展。將來會呈現異構多無人機之間的協同編隊，并且通訊環境會異常復雜，感知約束也會隨環境的復雜而增大，迫切需求展開在感知約束和復雜通訊環境下的強魯棒、高精度編隊控制設計研討。