数字有力量。不仅人类如此，无人机也是如此。通过成群飞行，它们可以覆盖更大的区域，收集更广泛的数据，因为每架无人机都可以配备不同的传感器。防止无人机相撞
无人机群没有被更广泛使用的一个原因是群内陷入僵局的风险。对动物集体运动的研究表明，例如，每个代理人倾向于协调其与其他代理人的运动，调整其轨迹，以保持代理人之间的安全距离或保持一致。
“在无人机群中，当一架无人机改变轨迹以避开障碍物时，它的邻居会自动相应地同步它们的动作，”EPFL工程学院教授、智能系统实验室(LIS)负责人达里奥·弗洛里亚诺说。“但这通常会导致群体减速，在群体内形成僵局，甚至导致冲突。”
信用:洛桑联邦理工学院不仅是反应，也是预测
LIS的博士生Enrica Soria想出了一个绕过这个问题的新方法。她开发了一个预测控制模型，让无人机不仅能对她的蜂群做出反应，还能预测自己的行动和邻居的行动。索里亚说:“我们的模型让无人机能够确定邻居何时会减速，这意味着减速对它们自己的飞行影响较小。该模型通过在本地控制的简单规则中编程来工作，例如要保持的最小代理间距离、要保持的设定速度或要遵循的特定方向。Soria的工作刚刚发表在《自然机器智能》杂志上。
有了索里亚的模型，无人机就不那么依赖中央计算机发出的命令了。例如，空中灯光秀中的无人机从计算每架无人机轨迹的计算机中获得指令，以避免碰撞。“但在我们的模型中，无人机是使用本地信息指挥的，可以自主修改轨迹，”Soria说。
受大自然启发的模型
在LIS上运行的测试表明，Soria的系统在障碍重重的地区提高了无人机群的速度、秩序和安全性。弗洛里亚诺说:“我们还不知道动物是否能够或者在多大程度上能够预测它们周围的人的运动。“但生物学家最近提出，在一些大群体中观察到的同步方向变化需要比迄今为止所认为的更具组织性的认知能力。”
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