无人机编队技术如何实现（想研究无人机智能集群编队，这些核心技术必须掌握）

俗话说：双拳难敌四手，好汉架不住群狼。这句话不仅放在人类世界、动物世界适用，科技发展的今天把这句俗语放在智能机器领域也同样适用。看过《星际迷航》《独立日》的两部科幻电影的朋友应该都记得，里面出现的无人机集群作战的镜头，那时相信不少人看到这样的镜头都会惊叹不已，并发出这样的感叹？“原来无人机也可以一群蜜蜂一样，在猝不及防时对你发起攻击”。它不再是我们日常生活中单纯看到的只可以拍拍照片和视频。它变得更有智慧，有更高的应用价值。

无人机集群作战，从电影走进生活，除了那些炫酷的电影镜头，它还有更多不可小觑的优势需要我们去了解。

无人机集群优势

低生产成本，高使用效率

无人机集群系统一般由不同的平台实现高低混搭。集群中使用大量分散的低成本系统形成功能互补。针对不同的任务目标，可通过调整搭配的各型无人机的数量快速适应，免去了开发专用复杂系统设备的成本。在军事领域中，相比于传统武器系统，无人机集群的寿命周期费用低。例如一枚“鱼叉”导弹120万美元的成本可以购买80架“郊狼”无人机，且不需要长时间服役的维修保养费用。无人机集群一方面流程化生产成本低，组装速度快，另一方面可以快速消耗敌方防空导弹，高效摧毁敌方雷达等高价值装备，具有非对称的成本优势。

分布式集群智慧

集群中大量的终端平台可实现分布式投票以解决问题，集群作业中每一个终端得到的信息各不相同，做出的决策可能五花八门。在这种情况下，将集群中的决策进行汇总和投票，可以显著提高结果的正确性，避免随机误差。

分布式探测

无人机集群具有分散度高，局部感知能力强而全局感知能力弱的特点。但是如果能把集群中的每一个终端的探测信息汇总融合，可以实现全局信息的高效获取。

更高的可靠性

无人机集群的分布式特性决定了当集群中的部分设备故障后，其他无人机可以迅速重新规划任务，填补空缺，从而完成预定的全部目标或大部分目标。避免传统大型复杂专用系统的低冗余缺陷。能够极大地提高行动的成功率。

经过上述分析，很多无人机爱好者，心里是不是在呐喊着，“无人机智能集群太厉害了，我要好好研究研究它”。但是别着急哦！想要对无人机集群方面有深度研究还要掌握以下关键技术才行呢！

无人机集群技术核心

集群控制算法

多无人飞行器系统要实现相互间的协同就必须确定无人飞行器之间逻辑上和物理上的信息关系和控制关系，针对这些问题而进行的体系结构研究可以将多无人飞行器系统的结构和控制有飞行器地结合起来，保证多无人飞行器系统中信息流和控制流的畅通，为无人飞行器之间的交互提供框架。集群控制算法不仅要保证多无人飞行器之间能有效地进行协同，而且不依赖于无人飞行器的数量，即无人飞行器可以随时退出或者加入集群，而不会影响控制系统的整体结构。

通信网络设计

在多无人飞行器协同任务自组织系统中，无人飞行器作为通信网络节点，其空间的分布决定了网络的拓扑结构，而不同的网络拓扑结构有着不同的通信性能。在一定的通信拓扑及性能下，根据所执行的任务分配通信资源，提高通信质量，是集群技术的难题之一。

控制算法与通讯技术的耦合

多无人飞行器为了提高协同完成任务的效能，需要进行信息交互。为了使得所交互的信息及时完整地进行传输，对于通信网络性能有一定的要求。基于通信质量约束的协同控制方法，就是在当前的通信服务质量约束下，设计多无人飞行器协同控制方法，使得在这种控制方法下，多无人飞行器的运动既满足任务需求，又可以使得多无人飞行器构造的通信网络性能，满足信息及时完整传输的需求，进而提高多无人飞行器协同完成任务的效能。

任务规划技术

为了实现多无人飞行器之间有效的任务协同，同时保证控制结构不依赖于无人飞行器的数量，构建多无人飞行器协同任务自组织系统分布式体系结构，各无人飞行器的基本行为和简单任务由无人飞行器自己自主完成，当面临复杂任务和需要协作的任务时，当前无人飞行器可以把任务信息和资源需求发布到由各无人飞行器组成的网络上，各无人飞行器可以根据自身当前任务和资源情况予以响应。

这样，任意一个无人飞行器的退出或加入，都不会对系统组织结构带来影响。

路径规划技术

无人机在实际飞行中如果存在突发状况，必须进行航迹重新规划，以以规避威胁。为满足协同工作时的时效性，重新规划所采用的算法必须具有实时、高效的特点。因此，可以根据蜂群算法领域搜索的特点，以参考航迹的突发威胁作为领蜂航迹，跟随蜂群仅在参考航迹的突发威胁段进行领域搜索，而不需要对整条航迹进行搜索，由此可以快速获得修正航迹段，并替换原突发威胁航迹段，整个飞行过程中，无人机根据获得的威胁信息，不断修正参考航迹，直至达到目标节点。

编队控制技术

在数学上，保持一定空间距离的无人机集群可以看作一个高阶群系统时变编队问题，其控制问题很有挑战性，且通讯时延的存在又为编队分析增加了难度。

了解完无人机集群需要掌握个关键技术，是不是一时慌了神，心想“我该从何入手呢”？其实近年来就这样的问题，很多企业已经基于无人机智能集群开发出教学研究应用平台，让无人机集群研究更加简单。只需我们教育、科研工作者在应用平台上做进一步实验、开发新的算法及研究就好了。该教研集群应用平台支持无人机多机编队控制算法设计与实现，特别针对上文所提到的、集群控制算法、通信网络设计、任务规划技术、路径规划技术、编队控制技术，及信息感知技术、数据融合技术、虚拟/实物验证实验平台技术等无人机多机编队关键技术进行研究教学，还可开展编队通信原理、集群算法、无人机集群作战运用等实践教学。

其次，对于上文我们提到分布式集群智慧，分布式探测，这里所开发的教学实验平台，也有效实现了集群基于分布式计算下，完成更为复杂的动作和协同。而且系统开放性强，用户不需要掌握太多的底层编程技术即可完成算法的修改和验证，可快速实现多种无人机单机飞行任务、如自主悬停、轨迹规划等。也可快速实现多无人机集群控制算法，包括多机飞圆 形、多机飞八字，多机区域覆盖等，为无人机控制及多机集群控制等教学演示及二次开发实验提供核心设备支撑。

系统使用也非常简单，因为它是基于 Matlab/Simulink 开发，不需要修改底层代码，即可快速对科研团队的控制或编队算法进行验证使用者更加专注于算法研究工作，检验理论成果，提升实验效率，大大推动教学研一体化进程，加速教学、科研的进度。

无人机自主集群以低成本、高分散的组织形式满足功能需求，以去中心化自组网提升系统高效信息共享、抗故障与自愈能力，以功能分布化提高体系生存率和效率交换比。如何建立无人机集群这一整体动态特性和物理约束的模型，如何面向更加复杂的任务环境将人工智能与无人机集群自主控制紧密结合，如何将有人与无人机、无人车、无人船等跨域融合，实现全自主群集系统广泛应用，还需要进一步研究和深入探索。具有“平台简单、高度协调、完全自主、群体智能”特点的无人机自主集群系统势必将引发新一代战争模式的颠覆性变革，不仅在渗透侦察、诱骗干扰、察打一体、协同攻击等国防科技领域大显身手，而且也将在智能交通、地质勘测、灾害监测、农业植保、物流运输等国民经济发展中有着广阔的发展前景。