邱华鑫等：从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队 321 工作基础上47，将新发现的鸟群群集行为机制引入 究—一现有群集运动模型大多仅关注群体单次或短期 到了多无人机编队顶层控制中并进行了仿真验证， 性行为，事实上个体通过学习行为对群体行为形成的 日前正逐步尝试将相关理论成果在室外平台系统上进 反馈机制，是使得群集行为表现出自适应和累积性的 行飞行试验.综上可见，现有的无人机集群编队控制 关键，也是理解群集系统的关键网，比如鸽群内部的 基本采用Reynolds三原则控制框架，并且并未实现严 飞行领导层级网络就是领导、学习以及个人能力综合 格的机间避障，因此实现真正意义上的仿生无人机集 作用的结果. 群编队协调自主控制依然任重道远. (4)鸟群群集飞行机制的应用一由多个智能 体，如无人机，无人地面机器人等组成的多智能体系 4研究展望 统，能以更低廉的代价和更优良的性能完成单个智能 目前关于鸟群群集飞行机制及其相关应用的研究 体难以完成的任务·随着多无人机等多智能体系统在 方兴未艾，本文对于在该领域相关研究进展进行了简 侦察、搜救和协同作战等方面应用的日益广泛和深入， 要概述，其研究特点可归纳为以下几个方面. 多智能体协同机制的理论与应用研究均有着巨大的发 (1)随着生物群体系统观测手段的不断革新，所 展潜力，基于鸟群群集运动和协调决策机制的多智能 记录的个体相关位置及其运动轨迹信息更加精准，使 体协调自主控制研究无论是民用还是军用都将有着更 得对鸟群群体系统内在群集飞行机制的揭示上出现了 大的发展空间 很多值得关注的研究成果，比如鸽群内部飞行领导等 级层级网络结构，这类研究成果进一步印证前人推断 5结束语 的同时，也得出了一些与以往研究相悖的结论，比如 自然界中的鸟群群集行为蕴含着独特的机制，个 Turner关于鸟群群集形成的新假说一通过保持边缘 体可通过遵循简单局部交互规则形成协调有序的群 不透明状态形成群集 体.通过借鉴鸟群群体智慧，采用分布式策略设计多 (2)现有鸟群群集运动模型的建模思想依然停留 智能体协调控制算法，可为多无人机协调控制提供一 在Reynolds在Boid模型中引入的三条基本原则，较少 条可行途径.鸟群群集行为机制的研究催生出多智能 考虑最新发现的相关鸟群群集飞行机制，缺乏更加真 体控制领域相关研究的同时，控制理论又为理解和证 实地反应鸟群群集运动规律的模型研究，此外在鸟群 明鸟群群集行为机制的合理性和有效性提供了理论支 群体协调决策建模方面的研究工作相对较少，尚不 撑.目前对鸟群群集行为机制的研究仍处于初级阶 成熟 段，无论是对其行为机制理论基础的研究，还是对其应 (3)随着关于鸟群群集飞行机制研究的深入，这 用领域的拓展都有待进一步的深入。 些仿生行为机制已被逐渐应用到多智能体群集运动的 协调控制领域，但对于真正实现无人机集群系统的分 参考文献 布式自主协调控制，目前仍然缺乏有说服力的成果. [Peng Z H,Sun L,Chen J.Online path planning for UAV low-al- 对于鸟群群集飞行机制及其应用的研究，尽管近 titude penetration based on an improved differential evolution algo- rithm.J Unie Sci Technol Beijing,2012,34(1)96 二十余年来有着众多突破性的研究进展，但仍然存在 (彭志红，孙琳，陈杰.基于改进差分进化算法的无人机在线 许多问题有待进一步深入研究： 低空突防航迹规划.北京科技大学学报，2012,34(1)：96) (1)快速、经济和高质量的个体位置、速度和姿态 四 Lundquist E H.Drone duties:the dull,the dirty,and the danger- 观测技术一随着鸟群群集飞行现象研究的不断深 ous.Naral Forces,2003,24(3)20 入，大规模群体行为观测的需求和必要程度亦与日俱 [3] You F C,Ma WX,Yang B R.Application of multi-gent tech- 增，随着观测规模、精度要求的逐渐加大，现有观测方 nologies to the model design of knowledge discovery in database based on the double-bases cooperation mechanism.Unie Sci 法的经济性、精度和快速性等都将面临挑战，因而寻求 Technol Beijing,2003,25(1):95 新的个体位姿测量技术十分必要. (游福成，马文秀，杨炳儒。多智能体技术在基于双库协同机 (2)异构群集运动模型的研究一迄今为止，绝 制的知识发现KDD*模型设计中的应用.北京科技大学学 大多数鸟群系统群集运动以及多智能体协同方面的研 报，2003,25(1)：95) 究均假设被研究群体是由结构和功能相近的个体所组 [4]Liu C,Zhou Q,Hu X G.Consensus control of discrete-time het- 成，但事实上，群体内不同的物种，以及同物种内年龄、 erogeneous multi-agent systems.Chin Eng,2016,38(1):143 性别和健康状况等特性的不同均使得不同个体在群体 (刘聪，周强，胡晓光。高散时间异质多智能体系统的一致性 控制.工程科学学报，2016,38(1)：143) 中的表现有所区别，因而群集运动行为中异构模型的 [5]Cheng DZ,Chen H F.From swarm to social behavior control.Sci 研究不但具有理论价值，更具有实际意义， Technol Rev,2004,22(0408):4 (3)将个体学习行为引入群集运动模型的研 (程代展，陈翰馥.从群集到社会行为控制.科技导报，2004，邱华鑫等: 从鸟群群集飞行到无人机自主集群编队 工作基础上［34--37］，将新发现的鸟群群集行为机制引入 到了多无人机编队顶层控制中并进行了仿真验证［29］， 日前正逐步尝试将相关理论成果在室外平台系统上进 行飞行试验． 综上可见，现有的无人机集群编队控制 基本采用 Ｒeynolds 三原则控制框架，并且并未实现严 格的机间避障，因此实现真正意义上的仿生无人机集 群编队协调自主控制依然任重道远． 4 研究展望 目前关于鸟群群集飞行机制及其相关应用的研究 方兴未艾，本文对于在该领域相关研究进展进行了简 要概述，其研究特点可归纳为以下几个方面． ( 1) 随着生物群体系统观测手段的不断革新，所 记录的个体相关位置及其运动轨迹信息更加精准，使 得对鸟群群体系统内在群集飞行机制的揭示上出现了 很多值得关注的研究成果，比如鸽群内部飞行领导等 级层级网络结构，这类研究成果进一步印证前人推断 的同时，也得出了一些与以往研究相悖的结论，比如 Turner 关于鸟群群集形成的新假说———通过保持边缘 不透明状态形成群集． ( 2) 现有鸟群群集运动模型的建模思想依然停留 在 Ｒeynolds 在 Boid 模型中引入的三条基本原则，较少 考虑最新发现的相关鸟群群集飞行机制，缺乏更加真 实地反应鸟群群集运动规律的模型研究，此外在鸟群 群体协调决策建模方面的研究工作相对较少，尚不 成熟． ( 3) 随着关于鸟群群集飞行机制研究的深入，这 些仿生行为机制已被逐渐应用到多智能体群集运动的 协调控制领域，但对于真正实现无人机集群系统的分 布式自主协调控制，目前仍然缺乏有说服力的成果． 对于鸟群群集飞行机制及其应用的研究，尽管近 二十余年来有着众多突破性的研究进展，但仍然存在 许多问题有待进一步深入研究: ( 1) 快速、经济和高质量的个体位置、速度和姿态 观测技术———随着鸟群群集飞行现象研究的不断深 入，大规模群体行为观测的需求和必要程度亦与日俱 增，随着观测规模、精度要求的逐渐加大，现有观测方 法的经济性、精度和快速性等都将面临挑战，因而寻求 新的个体位姿测量技术十分必要． ( 2) 异构群集运动模型的研究———迄今为止，绝 大多数鸟群系统群集运动以及多智能体协同方面的研 究均假设被研究群体是由结构和功能相近的个体所组 成，但事实上，群体内不同的物种，以及同物种内年龄、 性别和健康状况等特性的不同均使得不同个体在群体 中的表现有所区别，因而群集运动行为中异构模型的 研究不但具有理论价值，更具有实际意义． ( 3) 将个体学习行为引入群集运动模型的研 究———现有群集运动模型大多仅关注群体单次或短期 性行为，事实上个体通过学习行为对群体行为形成的 反馈机制，是使得群集行为表现出自适应和累积性的 关键，也是理解群集系统的关键［38］，比如鸽群内部的 飞行领导层级网络就是领导、学习以及个人能力综合 作用的结果． ( 4) 鸟群群集飞行机制的应用———由多个智能 体，如无人机，无人地面机器人等组成的多智能体系 统，能以更低廉的代价和更优良的性能完成单个智能 体难以完成的任务． 随着多无人机等多智能体系统在 侦察、搜救和协同作战等方面应用的日益广泛和深入， 多智能体协同机制的理论与应用研究均有着巨大的发 展潜力，基于鸟群群集运动和协调决策机制的多智能 体协调自主控制研究无论是民用还是军用都将有着更 大的发展空间． 5 结束语 自然界中的鸟群群集行为蕴含着独特的机制，个 体可通过遵循简单局部交互规则形成协调有序的群 体． 通过借鉴鸟群群体智慧，采用分布式策略设计多 智能体协调控制算法，可为多无人机协调控制提供一 条可行途径． 鸟群群集行为机制的研究催生出多智能 体控制领域相关研究的同时，控制理论又为理解和证 明鸟群群集行为机制的合理性和有效性提供了理论支 撑． 目前对鸟群群集行为机制的研究仍处于初级阶 段，无论是对其行为机制理论基础的研究，还是对其应 用领域的拓展都有待进一步的深入． 参 考 文 献 ［1］ Peng Z H，Sun L，Chen J． Online path planning for UAV low-al￾titude penetration based on an improved differential evolution algo￾rithm． J Univ Sci Technol Beijing，2012，34( 1) : 96 ( 彭志红，孙琳，陈杰． 基于改进差分进化算法的无人机在线 低空突防航迹规划． 北京科技大学学报，2012，34( 1) : 96) ［2］ Lundquist E H． Drone duties: the dull，the dirty，and the danger￾ous． Naval Forces，2003，24( 3) : 20 ［3］ You F C，Ma W X，Yang B Ｒ． Application of multi-agent tech￾nologies to the model design of knowledge discovery in database based on the double-bases cooperation mechanism． J Univ Sci Technol Beijing，2003，25( 1) : 95 ( 游福成，马文秀，杨炳儒． 多智能体技术在基于双库协同机 制的知识发现 KDD* 模型设计中的应用． 北京科技大学学 报，2003，25( 1) : 95) ［4］ Liu C，Zhou Q，Hu X G． Consensus control of discrete-time het￾erogeneous multi-agent systems． Chin J Eng，2016，38( 1) : 143 ( 刘聪，周强，胡晓光． 离散时间异质多智能体系统的一致性 控制． 工程科学学报，2016，38( 1) : 143) ［5］ Cheng D Z，Chen H F． From swarm to social behavior control． Sci Technol Ｒev，2004，22( 0408) : 4 ( 程代展，陈翰馥． 从群集到社会行为控制． 科技导报，2004， · 123 ·