深入国防科技研究院 无人机的蜂巢思维

如今，从新年倒计时的烟花表演到品牌广告和游戏发布，无人机几乎随处可见。

尽管它们可能看起来很相似，但DSO 国防实验室 (DSO National Laboratories)

的自主无人机有其与众不同的工作方式——它们具有集群智慧。

与通常需要预先编程路线才能飞出特定飞行队形的传统无人机不同，DSO 的无人机不会得到让它们飞去哪里的特定指令。

相反，操作员只需给集群一个任务，集群就能自主决定哪些无人机应该执行任务，以及如何执行。这种自组织能力是通过加载到每架无人机上的 DSO 集群智慧算法实现的。首席系统工程师 (集群自动化)珍妮.关(Jennifer Kwan)女士解释说："集群智慧的工作方式在很多方面就好比一群没有领导的人需要相互合作来完成交给的任务。

"如果让一群人在一辆公共汽车上分散开来，他们无需售票员告诉他们该往哪里走 就可以完成这项指令。即使有一个人离开，也不会影响这项任务的执行。"

她说，这就类似于集群智慧，操作员只需要发出高级命令而不需要控制单个无人机。

首次试飞

对于大约 10 年前开始这项研究的团队成员关女士来说，这个项目已经走过了很长一段路。

"在我们开发算法的早期，无人机技术和系统还不够成熟，无法支持集群智慧，"关女士说。

在此过程中，该团队还开发了一种数字孪生功能，使他们能够在进行飞行试验之前在数字模拟中演练机群的动作。

该团队在 2019 年末进行了首次现场测试，成功实现了从在指定的控制区域里展开，到进行侦察在内的各种任务目标。

机群有效地将最合适的无人机分配到监视区域，而其余的则在控制区域自行组织。

所有这一切都减轻了操作员的负担：从以前必须单独配置或控制每架无人机，到现在他们在很大程度上只需要发挥监督作用。

当这项技术成熟时，它可以广泛应用于国防和安保，包括用于执行侦察任务。

这只是开始

关女士对这项技术的发展方向感到非常兴奋。

作为系统工程师的她在上小学时就学会并编写了她的第一个"大家好！（Hello, World！）"程序——许多新手程序员通常学习编写的第一个代码就是让电脑显示这两个词。

在国防科技研究院 (DSO) 期间，她首先研究了集中式机器人系统——由中央电脑控制的系统——然后转向分散式自治，让系统之间能够相互交互并自行做出决定。

"在空中实现集群智慧只是一个开始，"关女士说。

"集群智慧不仅限于无人机——我们的集群智慧今后还可以应用于陆地或海洋等其它领域！"

快来看看该团队的集群智慧实战表现！