智能无人机领域_董希旺教授：引领集群智能领域发展，助力无人机集群技术优势

一般来说，两拳手够不到敌人，虎怕狼群，在自然界中，有很多生物个体聚集在一起形成群落的例子。 例如，鸟群通过编队实现远距离移动，蚁群在寻觅食物时协同携带。 董希旺说

生物群集智能具有与个体无法比拟的优势

现在怎么办

军事领域的集群系统具有集群智能

维纳斯卫星群、无人机蜂群、多导弹群等研究热点。

北京航空航天大学副教授董希旺在2017年国务院发行的《新一代人工智能发展计划》中列举的8个基础理论中，多与群体智能有直接关系，群体智能是人工智能发展的必然趋势，也是新一代人工智能的核心研究领域之一。 许多空中飞行表演、照明表演等常常使用数千架飞机和无人机，但董希旺认为集群的定义并非数量论，而应该看背后的算法是否为分布式算法。 在集群协作中，整个过程从网络、感觉、定位、决策、规划、控制等方面都需要重要的技术

智能协同控制技术是集群智能出现的保障和途径

是争夺的技术高度。 其中有很多技术难点和挑战，据董希旺说，集群系统

有代理、互动和行为规则

三个组成部分具有四个典型特征:大规模、自组织、方差和出现性。 指出集群功能远远强于个别代理，具有“1+1≫2”的效果。

中国电气科学院发布119架无人机集群飞行试验

那么，智能协调控制技术有哪些难点和课题呢？据董希旺介绍，集群系统的智能是必要的

动态自组织、协调感定位、协调决策规划、协调控制、协调引导

五个必备条件是三因素约束多、四个特征要求高、五个条件保障困难的约束条件下，利用不完整的局部相对信息实现分布式智能协同决策规划、感知定位和引导控制非常困难。 董希旺介绍了编队的代表性技术，认为传统的三种典型编队控制策略可以作为一致性策略的特例，一致性策略具有三种典型策略无法比拟的优势。 因此，董希旺及其团队提出了基于动态输出反馈的自适应时变编队控制协议(控制器)，突破了自适应时变编队控制理论，显示了编队形与个体能力的匹配关系，解决了队形的快速变化、个体数量的未知、网络拓扑的未知难题。

基于无人机的联合验证平台系统

另外，董希旺为了支持相关理论结果，自主开发了基于无人机的协同验证平台系统，将理论结果应用于自我研究的协同验证平台系统，部分已经交付北京大学、北京理工大学等大学，与宇宙二院建立了集体智能控制联合实验室，在无人机集体应用

本文根据北京航空航天大学副教授董希旺2019年5月在浙江宁波馀姚召开的第六届中国机器人首脑会议上的《分散编队包围控制技术及其在无人机群落中的应用》报告摘录，主题由编者加入。