| 基于 预测控制 的智能无人机集群协同障碍躲避 分享到： |
2021年6月9日，来自瑞士洛桑联邦理工学院(Swiss Federal Institute of Technology Lausanne)的数学工程及机器人学Soria 博士通过“预测控制”技术成功完成了多架无人机协同障碍躲避的相关试验。 
Soria 博士表示：相比于原有的计算机指令形式的控制方式，具有“预测控制”的无人机集群会根据相邻个体之间的移动方式、飞行轨迹、障碍识别等信息自主且实时地调整其飞行状态。“预测控制”实质上是为具有大量变量(例如无人机间距和速度等)的问题寻找最优解的算法，遵循变量应该在其期望值附近的原则。通过预写入的约束条件(如无人机间距、“禁飞区”列表等)，无人机可以自主选择飞行状态。此外，Soria同样表示无人机集群的自主纠错技术意义重大，但识别、计算和飞行姿态调整所需要的时间减慢了集群的速度。而Soria 等人的基于 “预测控制”自动飞行算法通过集群间的互通信实时得到相对位置信息，提前预测协同运动轨迹，及时调整自身飞行状态，从而大幅度规避了无人机集群协同飞行中的减速问题。据Soria博士所述：“集群具有预见功能，每个个体可以预见其他个体未来的飞行状态和轨迹，从而实时地减少对自身运动的负反馈控制。” 
在此次试验中，Soria 博士以柔性织物为主材料，建立一个对无人机具有保护性质的拟生态软试验场地，用以安全地测试新形式的无人机集群自主控制能力。试验中的无人机采用小型的 Crazyfile 四旋翼无人机(手掌大小)，包括加速度计、陀螺仪、压力传感器、无线电收发器和小型运动捕捉球等部件。在五架无人机编队和八个障碍物试验中，预测型集群通过时间为21.5秒，而反应型集群通过时间为34.1秒，因此智能算法可以将无人机集群通过障碍控制的“反应性”提升57%。 但针对此次试验，来自匈牙利罗兰大学的机器人专家Gábor Vásárhelyi指出，由于试验中有中央计算机参与控制，因而会导致无人机群体收到通信延迟和错误的影响。但这种控制系统可以应用于微型化的机载设备上，并且具有极好的规模扩展性。 通过她们的试验，我们有理由相信：通过解决功率限制、通信传输、智能算法等问题后，更加“智慧”的无人机集群会展现出更加广阔的应用前景，同时微型化无人机集群随着MEMS技术的发展将会成为未来的重要研发方向之一。来源：互联网
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