无人机集群控制技术是什么

　　无人机集群控制技术是一种涉及多架无人机协同工作的复杂技术，旨在通过高效的控制策略实现无人机群的自主编队、任务分配和动态调整。这项技术的核心在于多智能体系统的协同控制，能够解决无人机集群在复杂环境中的编队、队形重构和避障等问题。

　　无人机集群控制技术通常采用分布式控制架构，将无人机分成若干独立且不相交的群组，并在每个群组内形成“长机层”和“僚机层”，以实现高效的协同工作。这种架构不仅提高了无人机的自主性能，还增强了系统的鲁棒性和自愈能力。

　　此外，无人机集群控制技术还涉及到多种控制算法，如基于生物群集行为的控制策略和基于注意力机制的分群控制算法，这些算法能够帮助无人机在复杂的飞行环境中保持队形，避免碰撞，并根据任务需求进行实时调整。例如，英国巴布科克公司推出的“群核”(SwarmCore)无人机集群自主控制技术，通过预先编程实现完全自主操作，也可以在战场外安全范围进行人工远程控制。

　　无人机集群控制技术还包括通信-决策-规划-控制(CDPC)体系，该体系能够支持多任务的通信、决策、规划和控制，确保无人机集群在执行复杂任务时的高效性和协调性。同时，无人机集群技术还依赖于高带宽数据链和高性能机载板卡，以实现无人机之间的高效通信和去中心化组网。

　　无人机集群控制技术通过分布式控制架构、先进的协同算法和高效的通信系统，实现了多架无人机在复杂环境中的高效协同工作，具有广泛的应用前景和重要的战略意义。

　　一、 无人机集群控制技术中的分布式控制架构

　　无人机集群控制技术中的分布式控制架构主要通过去中心化的方式实现，各无人机节点之间通过数据链进行信息交互，并基于局部领域信息进行分布式决策执行。这种架构没有中心节点，各平台将状态信息和邻域交互，并基于局部领域信息进行分布式决策执行，从而实现低计算和通信量的需求，具有良好的可扩展性，适用于大规模无人机集群。

　　JAUS(Joint Architecture for Unmanned Systems)提供了一个分布式通信和控制框架，通过服务导向架构(SOA)来实现对无人机系统的分布式命令和控制。JAUS采用服务接口定义语言(JSIDL)来标准化消息格式和协议交互，每个节点可以托管一个或多个组件，这些组件提供各种功能服务。

　　此外，分布式控制策略还借鉴了自然界中动物群体的行为模式，如鸟群飞行算法(flocking)，这种算法通过模拟自然界中的群体行为来设计无人机集群的分布式控制策略。这种方法减少了对全局信息的需求，提高了系统的自主协同能力，有助于实际场景的应用。

　　二、 基于生物群集行为的控制策略在无人机集群中的应用

　　基于生物群集行为的控制策略在无人机集群中的应用案例包括以下几个方面：

• 　　仿生群体智能的多无人机自主协调控制：研究者们通过仿生群体智能的概念，构建了多无人机集群系统，并从生物群集与多无人机系统的映射机制、仿生物集群行为的多无人机集群自主控制两个方面入手，提出了基于仿生群体智能的多无人机自主协调控制方法。这种方法显示出很高的可行性。
• 　　仿鸽群被动式惯性应急避障：研究者们通过分析鸽群的动态调整路线，实现了无人机集群的飞行验证。这种基于鸽群启发式避障行为的研究，展示了无人机集群在复杂环境下的自主决策和规划能力。
• 　　仿欧椋鸟群集飞行：邱华鑫和段海滨尝试将欧椋鸟群集飞行机制引入到无人机自主集群编队控制的实际应用中，初步研究成果表明这种机制与群体智能协同研究相结合具有可行性。
• 　　蜂拥控制策略及算法研究：通过对生物集群行为的研究，为无人机集群的控制策略提供了重要的理论依据。例如，Hauert等人添加了生物迁徙机制，实现了基于Reynolds原则的固定翼无人机集群飞行控制;Vásárhelyi等人借鉴生物集群行为，实现了旋翼无人机集群自主编队飞行。

　　三、 注意力机制在无人机集群分群控制算法中的具体实现方式

　　在无人机集群分群控制算法中，注意力机制的具体实现方式主要包括以下几个方面：

• 　　感知规则设计：为了确保无人机对邻居信息的高效选择，文中考虑了视线遮挡因素，设计了感知规则。这意味着无人机在感知邻居时会优先考虑那些在其视线范围内的邻居，从而提高信息传递的效率和准确性。
• 　　交互邻居贡献计算：引入注意力机制来计算交互邻居中无人机对局部群体有序性的贡献。通过这种方式，可以确定无人机的运动状态。例如，未激活状态的无人机保持当前运动方向，而亚激活状态的无人机则根据选取规则确定跟踪目标。
• 　　注意力跟随机制：在多目标情况下，无人机通过将检测到的目标个体作为注意力跟随对象进行跟随运动，实现了集群系统的分群运动。这种方法使得无人机能够更好地应对信息不完备的情况。
• 　　自注意力机制：结合自注意力机制，将无人机视为多智能体系统的一部分，通过自注意力机制来处理多智能体对抗任务。这种方法不仅提高了无人机集群的协同能力，还增强了其对抗能力。

　　四、 “群核”(SwarmCore)无人机集群自主控制技术的技术细节和实际应用效果

　　“群核”(SwarmCore)无人机集群自主控制技术是由Babcock International开发的一种先进的软件系统，旨在管理和控制无人蜂群及其他无人作战平台。该系统由多个网络组成，能够实现对单个或整个无人机车队的控制。

　　1. 技术细节

　　SwarmCore系统的核心在于其高度的自主性和灵活性。它不仅能够完全自主操作，还可以在远离战场的安全距离上进行远程人工控制。这种灵活性使得无人机集群能够在复杂和动态的环境中执行任务，即使在其中一架无人机受到攻击的情况下，蜂群中的其他无人机仍能继续执行任务。

　　此外，SwarmCore与Arqit的对称密钥协议平台集成，使其能够以安全和分散的方式接收和传输数据。这种集成增强了系统的安全性，确保了数据在传输过程中的保密性和完整性。

　　2. 实际应用效果

　　在实际应用中，SwarmCore已经在英国国防部的BattleLab场地进行了成功的演示。这表明该技术在实际军事环境中具有可行性和有效性。通过这种演示，验证了SwarmCore在控制无人机集群方面的高效性和可靠性。

　　SwarmCore的应用不仅限于军事领域，还可以扩展到其他需要大规模无人机协同作业的场景，如安全监控、灾害响应等。其自主控制和远程操作的能力大大降低了操作风险，并提高了任务执行的效率和效果。

　　五、 通信-决策-规划-控制(CDPC)体系在无人机集群控制中的作用及其实现机制

　　通信-决策-规划-控制(CDPC)体系在无人机集群控制中的作用及其实现机制主要体现在以下几个方面：

• 　　自主决策与协同作战：无人机集群的自主化和智能化是未来军事指挥控制技术发展的重要趋势。CDPC体系为无人机集群提供了多任务的自主决策框架，使其能够进行协同作战任务。
• 　　分布式决策与行动：基于集群OODA回路中的分布式“决策和行动”，CDPC体系旨在建立小型固定翼无人机集群控制的概念体系和知识框架。这包括无人机集群的组网与通信、集群协同飞行、飞行安全控制、自主决策与规划等方面。
• 　　通信的重要性：通信是无人机集群协同决策控制的基础。在通信资源稀缺的环境下，实现无人机集群的高效通信具有重要意义。多智能体强化学习方法在无人机集群自主协同策略研究中应用广泛，但多数方法未考虑有限通信资源带来的影响。
• 　　去中心化规划策略：去中心化规划策略可以提高决策能力，允许更具选择性的信息共享，并允许本地根据自身情况做出决策。然而，必须通过网络交换消息来达成共识。隐式协调是一种常见的分布式策略，即每个无人机独立解决整个集中式规划问题并执行分配的任务，但这需要事先在网络上进行大量的数据交换。
• 　　分布式任务分配：用于无人机团队分布式任务分配的通信网络控制方法，如Consensus-Based Bundle Algorithm (CBBA)，通过明确规定达成协议规则来确保任务分配的无冲突解决方案。此外，分布式规划算法面临的挑战包括同步消息传递、异步消息延迟和网络断开连接等问题。