通過生物集群運動行為，開啟無人機智能集群研究新思路

提起生物群集行為，對智能集群方面感興趣的朋友並不陌生。從成群遷移的角馬、集體飛行的鴿子、結隊巡遊的魚類，到覓食的螞蟻、採蜜的蜜蜂，乃至細菌等微生物、細胞和蛋白質，不同尺度的生命體都存在著複雜的群體行為。在生物群體中，個體的感知/行動能力有限，遵循簡單的行為規則，卻能夠通過相互協作完成遷徙、覓食、築巢、禦敵等複雜的團隊活動，在群體層面上呈現出有序的自組織協調行為。生物群體既能形成協調有序的集體運動模式，又能快速、一致地應對外界刺激，表現出分布式、自組織、協作性、穩定性等特點以及對環境的適應能力。這種高效靈活的運動模式的內在機理和作用規律，長期以來一直是生物群集研究的核心問題。

在從事無人機集群研究的朋友會發現，若缺乏科學、高效的決策方法與控制策略，無人機集群將難以發揮協同的優勢，無人機之間可能會在時間、空間和任務層面上存在矛盾，發生衝突、碰撞的危險，導致既定任務無法完成。因此，建立一種高效的無人機集群管理和控制體系，對於應對複雜、動態、不確定的戰場環境，最大化地發揮無人機自身性能具有極其重要的現實意義。而生物群體行為中所體現的分布式、自適應、魯棒性等特點，與實現無人機集群協調自主控制的要求相符合。研究生物群集行為的內部作用機理，並將其映射到無人機集群協調自主控制中，可以提高無人機在複雜環境條件下的智能決策和規劃能力。

隨著近幾年，無人智集群的興起，對於生物群集方面的研究引起了越來越多科研人員的關注。從生物學家、物理學家、數學家到控制工程師等科研人員均試圖解釋魚群、鳥群及其他群集生物在沒有統一控制的情況下如何達到飛行或遊行方向一致，從而進行各種各樣的群體活動。隨著科學技術的發展，以全球定位系統（GPS）定位跟蹤、視頻分析（單/雙/多目）、聲吶成像為代表的經濟、高質量的觀測技術，使得人們對生物群集行為的觀測更加便捷，對於群集中個體的空間聚集性、運動的有序性有了更加深入的理解。

經過我們的深入觀測發現，生物群體所呈現出的各種協調有序的集體運動模式，由個體之間相對簡單的局部自組織交互作用產生，在環境中表現出分布式、自適應、魯棒性等智能特性，使系統在整體層面上湧現出單個個體不可能達成的智能現象。隨著計算機的發展，Reynolds在1987年提出了BOID模型，該模型遵循聚集、分離、速度匹配3個原則，實現了對鳥群行為的模擬。群體智能這個叫法，最早由Beni等在關於細胞機器人系統的論述中引入，該概念形成的一個顯著標誌是1999年由牛津大學出版社出版的Bonabeau等編寫的一本專著《Swarm intelligence:From natural to artificial systems》。大多數現有的研究認為群集行為體現出了五大基本原則：鄰近原則，即群集中的成員能夠進行簡單的空間和時間計算；品質原則，即能夠響應環境中的品質因子；多樣性反應原則，要求群集行動範圍不應該太窄；穩定性原則，要求群集不應在每次環境變化時都改變自身的行為；適應性原則，群集在所需代價不太高的情況下，能夠在適當的時候改變自身的行為。生物群集行為具有以下特點：

1）組織結構的分布式：生物群體中不存在中心節點，個體遵循簡單的行為規則，僅具備局部的感知、規劃和通信能力，通過與環境和鄰近同伴進行信息交互從而適時地改變自身的行為模式以適應動態環境。群集系統具有較強的魯棒性，不會由於某一個體或部分個體出現故障而對系統整體造成影響，表現出一定自愈能力。

2）行為主體的簡單性：群體中個體的能力或遵循的行為規則非常簡單，每個個體僅執行一項或者有限的幾項動作，並針對外部情況做出簡單的幾種反應，這種看似笨拙的個體行為卻使它們組成的群體極其高效，體現出智能的湧現。但生物群集系統不是個體的簡單加和，而是通過個體之間的組織、協調、合作，實現能力的倍增。以螞蟻為例，儘管螞蟻個體比較簡單，但整個螞蟻群體卻表現為一個高度機構化的社會組織，在許多情況下能完成遠遠超過螞蟻個體能力的複雜任務，如通過信息素的作用找到食物源和巢穴之間的最短路徑。

3）作用模式的靈活性：靈活性主要體現在群體對於環境的適應性。在遇到環境變化時，群集中的個體通過改變自身行為適應環境的變化。如鳥群在遇到捕食者時能迅速做出集體逃避動作，魚群在受到鯊魚攻擊時會改變自身旋渦運動，以獲得更強的生存能力。這些群體中表現出的靈活性，與系統群集運動的穩定性是相矛盾的，而自然界中的生物群體，往往兼具穩定性和靈活性，這種奇妙的特性的內部作用機制，是群集行為研究的一項重要內容。物理學家提出一種假設，生物群集工作在系統相變的臨界點附近，使得系統在保持穩定性同時又具備靈活性，這也是生物群集體現智能的一個重要方面。

4）系統整體的智能性：在生物群體中，個體通過感知周圍的環境信息，進行信息的交換和共享，按照一定的行為規則，對外部刺激做出響應，通過調整自身狀態來增強群體的生存能力，這個過程即為學習和進化的過程。群體中的個體通過環境反饋的狀態適應性地改變自身行為，實現策略、經驗的學習，以獲取自身對外部環境的最佳適應性。群體的學習和進化包含時間、空間兩個方面，在時間上表現為個體對自身歷史經驗的學習，在空間上表現為與其它個體、外部環境間的交互學習。

分析完生物集群行為的相關特點，那麼到底它對於無人機集群研究，有著哪些啟發與意義，我們一起來看一下：

1、通過上面我分析我們得出，生物集群中所體現的分布式、自適應、魯棒性等特點，與無人機集群實現協調自主控制的要求相符合。通過研究生物群體智能，並將其映射到無人機集群協調自主控制領域中，可以提高其在複雜環境條件下的自主決策和規劃能力，使得系統中的無人機僅僅在局部感知能力下，通過同其他無人機以及環境的相互作用實現複雜的行為模式。無人機通過收集和處理信息來適應環境，進行個體「知識」的更新。這樣，無人機通過與集群中其他個體的交互，進行歷史經驗學習和社會學習，不斷進化，從而獲得更強的生存能力以及對環境的適應性，從集群的宏觀尺度上表現為智能的湧現。若某個無人機出現故障，其它無人機檢測不到其信號會自動填補其位置，在集群系統層面表現為具備「自愈」能力；若有新的無人機集群加入，只要與邊界處的無人機建立通信，新的集群會迅速完成融合。這樣，整個系統不僅具有強魯棒性，同時在數量上的可擴展性極強。

2、共識主動性（stigmergy）是生物群體中的一個核心概念，它被用來表示是生物個體自治的信息協調機制。螞蟻的大腦或基因中並沒有巢穴建造的計劃、組織和控制機制，個體間也沒有直接的交流，但是螞蟻個體通過識別其他螞蟻留下的信息素，達成共識，共同完成了複雜和精緻的蟻巢建造。生物群體在沒有控制中心和直接交流的條件下，通過同頻共振識別其他個體遺留的信息和留存物，進行自發的後續活動，這就是所謂的共識主動性。這種間接的通信機制，為缺乏記憶、交流的簡單個體提供了一種高效的合作機制。在無人機集群中，通信是無人機之間進行控制和決策行為的基礎，傳統意義上的通信是一種顯式通信，需要裝載機間高速數據鏈共享目標信息、態勢信息和指揮控制信息，且往往處於強電磁幹擾環境中。如果將生物群集中的共識主動性這種隱式通信和傳統的數據鏈顯式通信的優勢結合起來，通過隱式通信進行群集成員之間的底層協調，在出現隱式通信無法解決的衝突或死鎖時再利用顯式通信進行協調加以解決，無疑能夠增強群集系統的魯棒性。從信息流的角度，研究群集內各成員之間的通信機制，既可以增強系統的協調協作能力、容錯能力，又可以提高通信效率，避免通信中的瓶頸效應。

3、通過對生物群集中的空間聚集性、運動的有序性、環境的適應性進行深入研究，建立群集運動理論模型，分析個體行為與群體特性之間的關係，可建立起微觀個體和宏觀整體之間的聯繫，從而指導群集系統的設計和控制，這樣可以根據系統的性能指標要求，通過對個體進行設計使得整個群體產生期望的行為。生物群集行為中的速度-精度權衡問題是一項重點的研究。從控制理論角度看，正反饋和負反饋作為群集行為的兩個基本內在要素，對於群集智能行為的形成起到了重要的作用。其中，正反饋對初始時刻系統微弱的變化進行強化促使系統應對外界環境變化，而負反饋起到阻尼作用，抑制擾動輸入，正反饋對應快速性，負反饋對應穩定性（精度）。在群集行為中，這兩種因素如何權衡，使得群體一方面能夠快速應對環境變化（如鳥群在遇到捕食者時能迅速做出集體逃避動作），另一方面群體在遇到一定幹擾的情況下仍能夠保持穩定性，即速度-精度的權衡，深入研究其內在作用過程有助於實現對群集的控制，也是群集行為智慧性的重要體現。

目前，儘管人們通過理論建模、實證分析，對生物群集行為的發生機理有了一定的理解，但關於群體智能的自組織湧現機制還有待進一步深入研究。無人機集群目前更多的關注點在其規模效應，希望通過相互協同，降低飛行器平臺成本，以數量優勢壓制敵人，保持武器系統的性能優勢，提昇平臺的生存能力。與蜂群只是形式和直觀上的相似，若能通過模擬生物行為機制，引入智能性，無疑能更大程度提高系統的效能，可實現戰鬥力指數增長。無人機集群帶來了巨大的優勢，集群技術也必將在未來的應用中扮演重要角色，那麼對於反無人機集群技術的研究，如無人機集群的對抗等也應成為一個研究和思考的重點。

對於無人機集群方面的研究，我們要走的路還很長，在此期間我們需要攻克的不止是技術難點，還要跑贏時間。一個好的集群開發平臺能夠快速幫助我們投入集群項目研究當中，而且平臺系統相當完善，傻瓜式的操作讓我們輕鬆上手，能夠給你研究上帶來的便利可不止一點點。

首先先從它應用方向來說：可用於無人系統的動態建模和控制研究、運動規劃、避障控制、多信息融合、編隊控制、多智能體協調控制、無人系統自主控制研究方向等。

其次從應用特徵來說：

1、可提供一套完整的集群控制開發、調試及驗證環境，還有多種視頻教程指導，及配套例程代碼，方便用戶快速掌握、理解。而且所提供個例程緊跟集群研究趨勢，如（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相關）讓你在研究的過程中有精準教材資料可尋，大大提高開發效率。

2、平臺接口豐富、開放性強，用戶不需要掌握太多的底層編程技術即可完成算法的修改和驗證。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。

3、支持多種集群通訊方式，如WIFI、數傳等

4、兼容多種定位系統，它涵蓋目前主流的室內外定位方式。可提供光學定位系統、UWB定位系統、雷射定位系統、GPS、RTK等多種定位平臺，定位系統覆蓋面積還可根據您的要求定製。

5、可滿足用戶的個性化和差異化需求，還可根據用戶的實際需求定製整個系統平臺，使平臺更加契合用戶的使用特點和習慣，提升體驗感和交互率，減少用戶熟悉平臺的時間成本，並提供相應的技術支撐和詳細的例程和說明書指導，大大提高用戶的開發效率和體驗。

6、所有的例程都可以在仿真平臺中模擬仿真。可以軟體在環仿真，硬體在環仿真，實現仿真和實物開發有機結合。可以在實測之前通過仿真測試驗證算法的可靠性和有效性，然後無縫切換到本集群研發平臺。大大提高研發效率。

7、可以根據需求集成光流、雷射定高，差分GPS等傳感器，實現在室內和室外的精確定位，導航和控制；為了便於客戶的進一步開發，提供了無人控制平臺相關的二次開發接口。

生物群體通過簡單的規則、局部的交互，形成了具有魯棒性強、自適應度高、可擴展性好的整體行為，而這正是無人機集群所期望的特性。通過研究生物群集行為，並將其映射到無人機集群協調自主控制領域中，有望提高其在複雜環境條件下的自主決策和規劃能力。對於生物集群行為和無人機集群進行深入研究，一方面希望通過利用生物群集內部的作用機理和協調機制，解決當前無人機集群系統設計中的問題，如飛行管理和控制、協同決策、信息共享。另一方面，也希望藉助生物群集賦予無人機集群學習和進化能力、「自愈」和「融合」能力，真正實現全自主的無人機集群。