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设备与工具近年来，无人机的技术热点一直在变化。自2015年来，工业级无人机先后新增了：辅助作业模式（AB点）、地形跟随、避障、全自动巡检作业模式、RTK高精度定位技术。
在这三年间，多翼的工业级无人机则新增了：无人机云系统、超远视距4G图传、基于计算机视觉的无人机精准降落技术、全自动无人机机场、自主精细化巡塔技术等等。2018年即将接近尾声，多翼又将推出什么技术引领风骚呢？
多翼此次研发出多机多任务协同作业技术，将不可靠的多机实时通讯问题转换为空间立体几何问题，降低潜在风险发生的几率，从而使多机协同工作变为可能。多机协同技术对比单机作业有何优势，下面小编来为您举个栗子。
想象一下，在旷阔的田野中，有300亩需要进行农药喷洒。在过去，人工喷洒农药300亩田需要4~5个人好几天的时间；但使用无人机后，只需要8小时就能给300亩农田喷药。如果同时派出4架无人机进行喷洒，仅仅2个小时便能完成300亩田的农田喷药。相对于单机作业，多机协同的作业效率直线上升。
图1：无人机喷洒农药
再想象一下，在郁郁葱葱的森林中，巡检工人携带无人机翻山越岭地巡检输电线塔。由于塔与塔之间隔甚远，大量的时间便消耗在丛林穿越中。即使使用无人机巡检，每人每天至多只能巡检2~3个山头，约20座塔。
图2：森林中的输电线路
但如果巡检工人能携带4架无人机一起协作，只需40分钟便能巡检完1个山头，20座塔只需3个小时即可全部巡检完毕。
图3：多机协同电力巡检
可见，多机协同的作业效率一定会优于单个无人机。多个无人机执行协同任务意味着可以在更短时间内覆盖更大面积的土地。这意味着多架无人机作业时，必须遵循一套逻辑严谨、计算精确的算法来运行，那么多翼的多机多任务协同作业算法有何过人之处？
基于立体空间内的航线冲突检测算法
多翼的多机多任务协同作业技术主要通过在航线规划和任务执行这两个方面，采用基于立体空间内的航线冲突检测算法来避免无人机群的冲突碰撞，并在此之上减少无人机因为退避所浪费的时间，有效提升巡检效率。
图4：航线冲突检测算法：避免无人机航行过程出现撞机情况
该算法是一个通用算法，用于实现评估两条航线是否存在碰撞的可能性。算法将检测两条航线的飞机，在各自设定的航线所活动的空间中是否重合。同时，该算法还将计算多架无人机执行多个任务时是否存在飞行区域的重合的可能性。最后，考虑到飞机执行紧急返航将形成一个潜在飞行区域，如果紧急返航区域与正常飞行区域出现重合，则拒绝无人机起飞。此算法非常关键，它的防冲突碰撞检验对保障飞机安全极其重要。
图5：基于立体空间内的航线冲突检测算法模型
由于多机多任务协同技术的落地，使得无人机的作业效率得到大幅提升，在很多刚需高频的巡检中，具备多机协同作业技术的无人机将发挥巨大的价值。
深圳市多翼创新科技有限公司，致力于为行业大客户提供基于飞行机器人，人工智能等前沿技术的产品和解决方案，真正实现了工业数据的自动化采集、智能化数据处理。多翼始终聚焦于将先进科技产品化，帮助传统工业客户在新的科技浪潮中提高生产力，保持业务领先。
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