如果那么多无人不是用来表演烟花而是用来杀人!

时间:2018-12-12 15:08:17

  12月7日晚,在《祝酒歌》缓缓流淌的美妙歌声中,1180架无人机编队从海心沙静静飞起,亮灯形成“财富”两个汉字

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发布者资料: baihua


  12月7日晚,在《祝酒歌》缓缓流淌的美妙歌声中,1180架无人机编队从海心沙静静飞起,亮灯形成“财富”两个汉字。,广州用“科技舞蹈”表达对2017广州《财富》全球论坛的欢迎。表演完美收官,给全球财富大佬带来了最震撼的视觉盛宴。

  这也是继今年元宵节广州在海心沙创造的1000架无人机表演破吉尼斯世界纪录之后,带来的数量更多的无人机编队飞行表演。

  8分钟的广州新中轴线珠江江面上空先是烟花爆鸣的图案以开篇;随后“财富”、“财富论坛”;

  “开放”和“创新”的汉字字样;配合着音乐旋律,无人机尾声高潮部分出现了巨幅的“I♥GZ ”、“广州”、 “无人机动画”等大字和符号。

  为了保证效果,1180架飞机全部使用精度非常高的RTK定位无人机,能够精确定位在2厘米以内

  在飞行时,线台电脑,由一个人控制就行。但在这背后,其实是有一个大的团队。我们有软件工程师、色彩工程师、舞步设计、灯光设计、任务编排、通讯保障等,工程师加工作人员大概有50人。

  正如无人机的诞生首先源于战场上的军事需求,无人机集群的概念也是从国防领域率先开始理论研究和实践验证。为什么要采用集群方式运用无人机,这会带来哪些好处,这个问题看似简单,我们自古以来就知道:双拳难敌四手、好汉架不住群狼,打架还是要打群架,但是要在理论上解释这个问题也是有一定难度。

  有趣的是今年流行的两个科幻电影《星际迷航3》《独立日2》以及英剧《黑镜》不约而同的展现了无人机集群作战概念和作战样式。

  在战争理论中,有一个基础性理论Lanchester定律。战斗力=参战单位总数×单位战斗效率,以m(t)、n(t)表示在战斗开始后t时刻蓝方、红方在战斗中尚存的作战单位数,可用下列微分方程组来描述战斗过程中双方兵力随时间的损耗关系:

  式中α、β分别为蓝方、红方在单位时间内每一战斗单位毁伤对方战斗单位的数目。假设交战开始时刻蓝方、红方的初始战斗单位数为m(0)=M,n(0)=N,从上述微分方程组可知,在交战过程中双方战斗单位数符合下列状态方程:

  当交战双方的初始战斗单位数与毁伤率系数之间满足αM=βN时,m(t)与n(t)同时趋于零,战斗不分胜负。当αMβN时,蓝方将首先被消灭。交战一方的有效战斗力,正比于其战斗单位数的平方与每一战斗单位平均战斗力(平均毁伤率系数)的乘积,如果蓝方武器系统的单个战斗单位的平均效能为红方的4倍,则红方在数量上集中2倍于蓝方的兵力就可抵消蓝方武器在质量上的优势。

  根据Lanchester平方率,作战单元数量是比单元作战能力更重要的战争胜负决定因素,无人机集群能够实现对敌优势战机更大的胜率。将原本造价高昂的多任务系统分解为若干低成本的小规模作战平台,可以比传统武器系统更具成本效益的方式挫败对手。

  另外一个依据事关武器的成本,我们知道战争本质上跟做生意一样,需要考虑成本和费效比。上世纪末,Norm Augustine根据对数十年来战斗机价格的统计(扣除通货膨胀因素)得出一个Augustine定律,即飞机的单价是指数增长的。

  如下图,同时国防预算通常是线性增长的,所以一个直接的结果就是各国空军所拥有的的飞机数量越来越少。极端的,如果这一定律继续有效,那么简单计算即可得到一个奇葩的结果:到2054年,美国军队只能拥有一架飞机,于是只能在每周内给空军用三天半,给海军用三天半,至于海军陆战队,只能等闰年的时候在多出来的那天开出来遛遛。

  所以,未来军队对飞行器的需求,一定是海量无人机的集群,就像二战时期伦敦上空的鹰和东京上空的B29机群一样。

  2016年5月,美国空军正式提出《2016—2036年小型无人机系统飞行规划》,希望构建横跨航空、太空、网空三大作战疆域的小型无人机系统,并在2036年实现无人机系统集群作战。

  基于无人自主技术,美军提出了利用微小型无人机集群作战的模式,以降低作战成本,提升作战行动的灵活性。典型项目如DARPA的“小精灵”无人机,计划研制一种部分可回收的侦察和电子战无人机集群,从敌方防御范围外的大型飞机(轰炸机、运输机、战斗机等平台)上投放,利用无线网络实现通信与协同,通过影响导弹防御、通信与内部安全,甚至利用电脑病毒袭击敌方数据网络等方式压制敌方。

  美国海军研制出一种可用于集群作战的“蝉”微型无人机,并进行了飞行试验。试验中,该微型无人机在17.5千米的高空释放,滑翔速度约74千米/小时,飞行约17.7千米后在距目标不到4.6米的地点降落,其携带的传感器成功传回温度、大气压强与湿度等数据。相比其他无人飞行器,“蝉”微型无人机具有坚固耐用、尺寸小、成本低、结构简单、噪声小等特点,可配备多种轻型传感器,执行多种任务。美国海军希望未来可实现在25分钟内投放成千上万架“蝉”微型无人机,覆盖4800平方千米的区域。

  此外,美国海军还在“低成本无人机群技术”(LOCUST)项目下开展了相关技术研究,利用小型筒式发射无人机组成无人机群压制对手。

  1、功能分布化:将单个完备作战平台所具备的各项功能如侦察监视、电子干扰、打击与评估等能力“化整为零”,分散到大量低成本、功能单一的作战平台中,通过大量异构、异型的个体来实现原本复杂的系统功能,系统的倍增效益将使无人机集群具备远超单一平台的作战能力。

  2、体系生存率:无人机集群具有“无中心”和“自主协同”的特性,集群中的个体并不依赖于某个实际存在的、特定的节点来运行。在对抗过程中,当部分个体失去作战能力时,整个无人机集群仍然具有一定的完整性,仍可继续执行作战任务。

  3、效费交换比:功能单一的无人机平台成本较低,在进行作战任务时,敌方应对大量的无人机个体需要消耗数十倍甚至上百倍的成本来进行防御,这将在战争中为我方带来显著的成本优势。

  蜂群无人机杀人视频发布在本月13-17日的联合国特定常规武器公约会议上,会议由“杀手机器人禁令运动(Campaign to Stop Killer Robots)”这一团体组织,有超过七十个国家的代表出席。这些杀人无人机并不像电影《战狼2》里挂着机枪到处“突突”的子弹喷泻者,而更像是科幻片《黑镜》里的杀人蜂机器人,它们的控制系统被黑客侵入,“蜜蜂虽小,五脏俱全”的机器人堕落成可怖的杀人工具。

  这些杀人蜂群无人机可以根据使用者的定义,将所谓的“好人”和“坏人”区分出来,起飞后就可以扫描它们遇到的一切脸庞,通过关键点匹配技术将加入“死亡黑名单”的人挑选出来,然后释放致命一击。这种“扫脸”的场景是不是似曾相识?想到这,笔者不寒而栗。

  “肾X”就是利用前置摄像头/红外系统,采集无数个具有纵向深度的3D关键点/红外光点,然后进行匹配,因为每个人脸庞三维轮廓不尽相同,这样就形成了用户ID。而一旦这些信息被泄露,很可能会被不法分子利用,挑选出他们“猎物”的特征信息。

  如今的无人机控制、自适应及避障飞行、实时图传、组队协同等技术比较成熟,再加上弹药系统和“扫脸”功能,有大数据快速采集与匹配等AI技术的支持,制造出视频中出现的杀人无人机并非遥不可及。

  随着人工智能、大数据、无人机等前沿科技的迅猛发展,由此催生出了“高大上”的蜂群无人机战术。美国、中国相关技术及实现方案也浮现在世人眼前。美国海军发布的相关装备,可同时协同数十架紧凑型无人机,并对敌方目标发动攻击。这些无人机由大型空中平台搭载和释放,散布在空中后形成作战集群,“蜂群”进行自组织网通讯,自主协同飞行,战场态势感知,目标分配与决策,一个个飞行的“炸弹”一股脑地扑向目标,让对方防不胜防。

  “蜂群”的恐怖之处并不只是简单的TNT堆砌,而是它们的“智能”。如同给它们装上发达的“大脑”和“眼睛”,飞行的同时进行数据采集和匹配,具有“认识目标”的能力,可实现“点对点”外科手术式的精确打击。

  由于美军公布的这种袖珍无人机能像蝗虫群一样横扫一切,它们被命名为LOCUST,中文的意思是“蝗虫”,而与之巧合的事实是:LOCUST是英文“Low-Cost UAV Swarming Technology(低成本无人机群技术)”的缩写。不管叫“蜜蜂”还是“蝗虫”,都是形象贴切的用昆虫集群的习性来描述这一战术。

  人们操纵着大疆爬升到高空,赢得一抹“上帝视角”;驾驶着智能网联汽车,从荣威中控台上跳转出由无人机传来的路况实景。

  智能汽车可通过车机对无人机进行操纵和实时图传,可谓“低配版”的查打一体无人机地面站

  电商、物流企业也在纷纷布局可以送快递的无人机网络,打通“最后一公里”。在民用领域小巧玲珑的它们给我们带了便利的时候,有人可能要把它们进化成穷凶极恶的杀人机器,甚至比大块头的“全球鹰们”更好用。

  专门拦截火箭弹的以色列“铁穹”系统,就算能对付大批量的“低慢小”无人机,但是合计对比一下攻防双方成本,守方已经输了

  这将会改变未来的战争形态,这些无人机成本低廉,可通过3D打印技术快速大批量生产,筛选出攻击对象,装订目标诸元,敌方将会被密密麻麻的杀人蜂们攻击,并毫无招架之力。用防空导弹打这些“小蜜蜂”算是杀鸡用牛刀,很难对付大批量“低慢小”无人机,可行性不高。估计只能寄希望于电子对抗干扰和电磁脉冲什么的。

  战场上将敌人和友军甄别出来并非易事。敌我识别是战场态势感知和作战行动规划的关键一环,即使是信息化和情报战很强的美军,在海湾战争、伊拉克战争中也时不时上演“友军之围”。误伤平民的案件更是容易引起国际舆论的压力和声讨。

  有一部战争伦理电影《天空之眼》,讲的是美军情报人员发现了负血债累累的头目,命令无人机部队用导弹将其“报销”。但是凑巧的是在目标附近出现了卖饼的小女孩。一边是稍纵即逝的打击窗口,一边是天真烂漫的孩子。决策层在权衡各方利弊后,最终下达了攻击的命令,随着无人机发射的导弹命中,那个小女孩也倒在了血泊中……

  美军用“捕食者”、“死神”等无人机代替有人战机执行“治安战”等作战任务,无论成本和风险都呈几何倍下降。但是无人机发射的导弹威力大小和波及范围不能精准可控,总是会搭上几条鲜活的平民生命为目标“陪葬”。如果用杀人蜂无人机执行外科手术任务,估计就会是另外一个局面。

  中国电科曾成功完成119架固定翼无人机集群飞行试验,刷新此前2016年珠海航展披露的67架固定翼无人机集群试验纪录,标志着智能无人集群领域的又一突破。试验中,119架小型固定翼无人机成功演示了密集弹射起飞、空中集结、多目标分组、编队合围、集群行动等动作。在短短两年内,中美四次刷新无人机集群飞行的规模,在该领域的竞争日趋激烈。

  中国去年展示了第一种箱式发射集群式可折叠翼无人机,大规模、低成本的小型无人机系统可实现集群侦察、打击、干扰等功能,这种小型无人机系统还可以起到诱饵的作用,“引蛇出洞”继而揪出对方的防空导弹阵位。

  最有名的战例要数贝卡谷空战,以色列通过短短6分钟的攻击就彻底摧毁了叙利亚和苏联苦心经营10年耗资20亿美元的19个萨姆导弹阵地,而侦察员和猛犬无人机正是“敢死队”和“急先锋”。

  它们率先飞临叙军导弹阵地上空,诱使叙军萨姆-6导弹的制导雷达开机,并将截获的无线电信号传给早已等候在空中的E-2C鹰眼预警机,“鹰眼”再把这一信息传给F-4“鬼怪”式战斗机。鬼怪获得信息后,发射百舌鸟反辐射导弹,准确无误地摧毁萨姆-6的制导雷达,使萨姆-6顿时变成瞎子。与此同时,侦察员和猛犬无人机还把截获的信息传送给埋伏在贝卡谷地山脚下的大量狼式地对地导弹。这样,“狼式和百舌鸟导弹的攻击下,萨姆-6导弹自然全军覆没。

  在我国建军90周年阅兵仪式上,在27个地面方队中出现了一款反辐射无人机,即“ASN-301”反辐射无人机。该型无人机既是缩小版的巡航导弹,又是放大版的蜂群无人机,发射后在目标空域盘旋,侦测到对方雷达信号后就扑过去“同归于尽”,成本低廉,作战效能良好。

  蜂群无人机战术的发展,将改变未来战争形态。一架无人机作为一个战斗单元,会被灵活的组合与分配,战斗力更加细化量化,其投向与投量会更加精准。相较于传统的精确制导武器,其成本低廉,同时还增大了敌方防御难度,基于人工智能的目标识别与匹配技术,更是可以让其做好外科手术式的特定目标清除任务。

  无人机集群作战需要重点解决的关键问题包 括大规模无人机管理与控制、 多无人机自主编队 飞行、集群感知与态势共享、集群突防与攻击、集 群作战任务控制站等。

  复杂战场环境下, 无人机集群执行作战任务 时,通常出动架数要比目前使用的多得多。

  譬如, 现在美军“捕食者”无人机通常一次出动由 3~4 架 无人机组成编队, 由一个起降站和一个任务控制 站指挥控制。 而集群作战时,通常无人机的数量将 达到 8 架以上,美军“阿尔法计划”仿线 架无人机, 如此规模庞大的无人机数量 对空域使用提出了更高的要求, 必须综合考虑任 务和空间的要求,确定合理的作战空域,避免与其 他有人机或者无人机等空中目标发生碰撞。 目前, 美国计划将民航领域采用的空中告警与防撞系统 (Traffic alert and Collision Avoidance System, TCAS)引入无人机系统,实现远距离避碰。 另外, 无人机的自主能力可能是由操作员遥 控的,也可能是半自主的,将来还可能是具有较高 自主能力,需要操作员的介入程度、时机和频率各不相同。 较低自主能力的无人机组成集群,需要操 作员或者辅助系统管理与控制的事情较多, 反之则较少。 需要引入多智能体技术[8],基于智能体完 成对无人机的辅助管理与控制。 因此, 大规模无人机管理与控制技术需要解决基于智 能 体 的 无人机集群管理与控制 体系结构、作战空域态势评估、集群空域使用规划与调度、集群空域冲突检测与消解、以及人有限干预下 的无人机集群管理与控制等技术。

  无人机集群作战必须具有多无人机自主编队能力。 一是要是实现无人机编队控制;二是要实现 集群感知与规避(Sense and Avoid, SAA)。 编队控制是无人机集群执行任务的基础和最 基本形式。 编队控制是指无人机集群在执行任务 过程中,如何形成并保持一定的几何构型,以适应 平台性能、 战场环境、 战术任务等要求的控制技 术。 主要解决两个问题:一是编队构成/重构,包括 飞行前编队生成问题,遇到障碍时编队的拆分、重 建等问题, 增加或减少无人机时的编队重构问题 等;二是编队保持,包括飞行中编队保持问题,在 不同几何形态间的编队切换问题, 保持几何形态 不变条件下的编队收缩、扩张、旋转控制问题等。 无 人 机 集 群 编 队 控 制 方 法 主 要 有 领 航-跟 随 法 (Leader-Follower)、虚拟领航法和行为控制法[16]。 集群感知与规避是提高无人机集群主动安全 能力和生存能力的必要条件。 无人机本身要具备 机间局部环境感知能力, 能够对周围集群内无人 机进行状态估计与跟踪, 从而实现对集群内它机 轨迹的跟踪与避碰,保持集群编队构型,实现协同 飞行。 同时,集群对前方遇到的障碍要能够作出有 效的反应,进行编队队形变换,通过障碍物后进行 队 形 重 构。 常 用 的 集 群 避 障 方 法 有 人 工 势 场 法 (artiificial potentials)、模型预测法(model predictive)等。

  基于无人机机载传感器,实现集群战场 态势感知,能够获得更广的观测范围、更高的定位 精度以及更高的鲁棒性。 基于机间链,实现态势信 息共享,形成统一的通用作战视图(Common Operational Picture, COP),为集群作战奠定基础。 相 关技术主要包括协同目标探测、 协同目标状态融 合估计、协同态势理解与共享等。 洛克希德·马丁公司开发了无人机通用态势 感知模块,包含多个层级:第一级融合来自机载传 感器、友机传感器、外部数据源(例如 C4ISR 网络) 等的数据,明确战场上的友方和敌方,消除友机数 据冲突。 第二级形成融合后的跟踪视图, 评估友 方、敌方传感器覆盖范围、通视性、潜在威胁等。 第 三级完成战场态势预估,判断可能的威胁意图、机 动和未来位置。 第四级判断态势感知模块产生的信息是否满足任务需求, 并采取行动以感知所需 要的信息。

  无人机之所以构成集群协同作战,就是要 面对高对抗的战场环境, 提高系统的整体生存能 力,在可能损失部分无人机的条件下,确保任务的 完成率。 在面临来自地面防空系统和空中敌方战 机的高威胁环境中, 集群必须首先能够突破敌方 的严密防空圈,到达任务区域,然后对目标发起协 同攻击,确保摧毁敌方重要目标,实现既定的作战 目标。 无人机集群在威胁环境遂行作战任务, 需要 进行集群任务分配与任务规划。 首先针对不同任 务目标,指派最适合的无人机去完成,完成多机多 目标的任务分配。 针对预知的威胁,制定高效合理 的集群突防策略。 通过分析集群任务过程及任务 特点,建立突防与攻击的任务规划数学模型,研究 相应的规划算法,从而生成高效合理的任务计划, 使得无人机集群执行不同任务的生存概率和作战 效能达到最佳。 在对抗、不确定以及时间敏感的环 境中,随时可能出现突发情况,包括突发任务、突 发威胁、平台可能出现毁损等,需要实时评估集群 的任务能力,进行任务重新分配和重规划,使无人 机集群能够快速响应外界环境的变化, 提高战术 使用灵活性。

  以美国为例,现有地面控制站,每个操作员只 能实时控制单架无人机,“人机比=1”,同时,控制 不同种类的无人机能力有限, 可能需要每架无人 机每天花费数个小时来转换于发射地、 回收地和 任务区域。 为解决此问题,美国通用原子公司开发 了地面站多 机控制系统 (Multi-Aircraft Control, MAC),“人机比=1:41”, 已经完成了单个飞行员 (Pilot)同 时 控 制 4 架“捕 食 者”无 人 机 的 飞 行 试 验。 MAC 配备了 2 个飞行操作员席位和 4 个传感 器操作员席位,内部布局如图 7 所示[17]。 正常情况 下,由 1 名飞行操作员实现对 4 架无人机的控制, 另一名飞行操作员能够在任何一架无人机遇到紧 急情况下接过控制权。 每名传感器操作员负责对 一架无人机的传感器进行操作。 该系统将应用到 MQ-9“死神”(捕食者 B)无人机的地面控制站中。 对于无人机集群作战而言,无人机数量更多, 必须 研制新的集 群作战任 务控 制 站,“人 机 比 1”。 根据 《美国空军无人机系统飞行计划 2009- 2047》的描述,随着技术的发展,一名操作员将可 以操纵多架多任务无人机实施“更加集中、更加持续、更具规模”的集群打击。 到 2047 年,技术的进 步 将 使 完 成 “观 察-判 断-决 策-行 动”(Observe, Orient, Decide, Act,OODA)回路的时间缩短为微 秒,甚至纳秒级。 操作员的作用也逐渐由“人在回 路 之内”转变为“人在回路之上”到“人 在 回 路之外”。

  无人机集群在军事应用中的“打群架”优势,同样可以运用到民用,尤其是行业应用无人机领域,当下火爆的无人机物流快递就涉及到机群的应用,在春节和双十一这种发货高峰期,一定区域内的无人机在避开同类障碍时,就需要相互协作。

  还有Kumar提到的用无人机绘制整个长城地图的例子,显然是单一的无人机无法做到的。事实上,无人机集群对大块区域进行快速协同地理空间信息采集的工作,是军用ISR任务和民用遥感及灾害应急、农林普查共同面临的技术问题。

  互联网热潮带来的电子商务发展的繁荣驱动着无人系统技术的发展,Amazon的Kiva仓储搬运机器人(AGV)和快递无人机也引起业内注意,今年618京东也完成了他的首次快递无人机试飞。

  未来无人机技术广泛运营之后必然带来复杂的管理问题,在实际运用场景中,面对百万订单量的并发,调配算法能够支持多少机器人和无人机实现相互避让,不同机器人和无人机之间是否能够协作流畅,都需要集群技术的支撑。

  随着农业无人机应用的广泛开展,业界的目光已经从单纯的无人机农药喷洒逐渐扩展到无人机农业信息采集、农业光谱数据分析等领域,为了弥补单机作业的缺陷,无人机集群技术也开始得到农业领域的关注。

  SAGA项目,也就是农业应用的机器人集群(Swarm Robotics for Agricultural Applications),将帮助农民绘制农田中的杂草地图,从而提高作物产量。该系统是一个由ECHORD ++资助的研究项目,由一组多架无人机互相配合,协同监测一块农田区域,并通过机载机器视觉设备,精确找到作物中的杂草并绘制杂草地图。

  无人机集群中的无人机互相交互信息,充分利用各自获取的信息,优先在杂草最密集的区域作业,算法类似自然界中蜜蜂群尽可能在花朵最密集的区域采蜜,这种路径优化技术有助于提高作业效率。

  SAGA项目协调人,意大利国家研究委员会认知科学和技术研究所研究员Vito Trianni博士说:

  “将群体机器人应用于精确农业代表了一种技术模式的转变,具有巨大的潜在影响。随着机器人硬件的价格下降,机器人的小型化和能力增加,我们很快将能够在实现自动化精准农业解决方案。这需要单个无人机之间能够作为一个整体协调工作,以便有效地覆盖大面积区域并进行信息交互与协同作业。无人机集群技术为这样的需求提供了解决方案。微型机器人避免土壤压实,只在作物生长的间隙行动避免压坏作物,采用机械而不是化学方式进行除草,无人机和地面机器人集群可以精确的适应不同的农场规模。SAGA项目提出了精确农业的解决方案,包括新颖的硬件与精确的个体控制与群体智能技术。”

  当自然灾害发生时,首要的任务就是建立临时通信网、查看灾情,然后再出动直升机运输物资和人员,除了昂贵的卫星通信手段,无人机集群是解决救灾通信问题的最佳选择。

  洛桑联邦理工学院的智能系统实验室曾经在其微型蜂群飞行器网络项目中,开发一套可以在灾区快速搭建通信网络的微型飞行机器人群。这种机器人可以克服地形困扰,快速地布置到灾区,以自身为节点,在最短的时间内恢复灾区的通信网络。无人机集群成本低、可消耗、部署简便、使用灵活,为应急救援的通信保障提供了一种灵活的解决方案。

  无人机集群构建的通信网络是一种典型的MESH网络,通常采用Ad hoc类协议,这也是一种起源于军用战场通信的无线自组网技术,可以在不停运动的多个节点之间自动建立转发路由,只要一个节点能够连接到网络中的任意一个其他节点,信息就能最终传到任意节点。目前,动态无线自组网技术尚在高速发展中,已有部分商业设备应用在应急行业,未来成本进一步下降后有望广泛应用于灾害救援。

  与消费类无人机的航拍需求类似,在行业应用中,遥感与对地观测及地理信息采集的需求一直广受关注,无人机对几乎所有存在地理信息需求的行业都有着成本、技术和便利性方面的优势。在单无人机作业的情况下,大范围的对地观测往往需要消耗很长时间,而引入无人机集群技术,则可以解决时间与效率难题。

  本质上,集群技术使少量的人员能够控制大量无人机进行并行作业,对地观测这种天然可并行的任务类型的作业效率与无人机数量线性正相关,因此极具吸引力。

  无人机集群协调对地观测的典型路径如上图所示,集群算法可以设定一个优化函数来协调各个无人机的任务路径,尤其对于存在诸多不确定性的地面目标跟踪之类的时变任务,集群技术可以发挥极大的优势。

  无人机厂家、艺术家、游乐园运营商和传统的灯光秀团队都对无人机集群演出的前景表现出极大的兴趣。

  上图是今年10月,Intel的娱乐无人机业务部门验证了500加多旋翼飞机灯光秀表演的概念可行性。

  迪斯尼公司申请了很多与无人机有关的专利,它将那些无人机称作“Flixels”。它在专利文件中写道,这些无人机可以按照预先设定好的路线飞行,并且按照设定好的程序发出LED光,从而在天空上“绘制”出不同的图案。

  多旋翼无人机结构简单、成本低廉、控制简洁、可以空中悬停的特点使其占据了绝大部分消费类无人机市场和相当部分行业无人机市场,但是续航时间短、速度慢的特点又极大限制了其行业运用的拓展与之想法,固定翼无人机续航时间长、速度快、飞行距离远、可携带更重的载荷,因此更受行业用户的欢迎。

  在无人机集群技术方面,由于固定翼无人机非静稳态的特点,在集群编队中的单机控制、集群协同、传感与避障、起飞降落通道、机载射频与通信组网等方面均比“准静态”的旋翼无人机复杂得多。

  目前,国外的无人机集群技术的发展趋势为多旋翼和固定翼并重,灯光表演等局域应用已多旋翼集群为主;对地观测、农业和军事等领域已固定翼集群为主。国内无人机集群技术团队目前主要以多旋翼集群为主。

  在今年年初的CES 2016上,Intel宣布成功的试飞了100架多旋翼无人机的编队,而本次500架无人机的灯光秀用了10人左右团队完成放飞。

  Intel的算法能够自动处理动画制作流程,并规划出创建空中图案的最快路径——完成这一切只需一张图片、快速计算出所需的无人机数量,并确定无人机的放置地点。在此之前,动画师需要更长时间手动完成这些计算。无人机自带的灯光秀软件会在每次飞行之前进行完整的机队检查,并且能够基于电池续航时间、GPS接收等因素为每次飞行挑选最合适的无人机。

  此外,整个Shooting Star无人机集群可由一台计算机轻松控制。编队飞行的规模取决于所需的动画效果,所使用的无人机数量可由几百架乃至更多。

  法国Parrot公司虽然在消费类多旋翼市场上一直不抵大疆,但其产品和技术颇具特色,其实室内无人机编队舞蹈灵巧活泼,是各大展会上的热点。

  此次集群表演是第一次由我国自主创新的无人机实现的室内无人值守飞行表演。参加此次室内无人机编队飞行的8台无人机均为零度智控PIONEER。

  在京东618全民购物狂欢节上,亿航在北京上演一场无人机编队表演,让“618”飞上了天。由30架多旋翼无人机组成的集群按照预先设定的路线,根据GPS定位坐标运动至夜空中固定位置停留组成造型,按照预定设定的顺序点亮LED,成为夜空中流动的霓虹灯。

  新加坡初创公司SwarmX以其的HiveMind无人机操作系统切入集群市场,HiveMind操作系统允许用户通过平板电脑、台式机或指挥中心管理无人机集群,同时提供数据存储和成果可视化。通过使用SwarmX的“基于目标的集群管理”根据和机器学习算法,集群的指挥官可以指挥无人机监视哪些区域,软件可以推算出如何有效地部署集群中的成员无人机。

  主要做无人机控制,尤其是集群控制领域的初创技术公司。技术领域包括规模集群的控制算法、自主智能控制算法、动态无中心自组网技术、群体环境感知与碰撞规避、动态任务分配等。

  在珠海航展上展示的67架规模的固定翼集群主要是作为testbed来验证无人机集群的控制技术、路径重规划算法、任务分配算法、感知避撞算法和基于Ad hoc的自组网通信系统。


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