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EPFL的工程师们已经开发出一种预测控制模型，使无人机群能够在混乱的环境中快速、安全地飞行。它的工作原理是使单个无人机能够预测自己的行为以蜂群中的其它无人机行为。
数量多力量大!这不仅对人类是如此，对无人机也是如此。通过蜂群飞行，它们可以覆盖更大的区域，收集更广泛的数据，因为每架无人机可以配备不同的传感器。
防止无人机相互碰撞
EPFL工程学院的教授和智能系统实验室(LIS)的负责人Dario Floreano说：“在无人机群中，当一架无人机改变其轨迹以避开一个障碍物时，与它相邻的无人机也会自动相应的同步其运动。但是，这通常会导致群体放慢速度，在群体内部产生硬直状态，甚至发生碰撞”。
不仅仅是做出反应，还可以预测
LIS的博士生Enrica Soria想出了一个解决该问题的新方法。她已经开发出一种预测控制模型，使无人机不仅能对蜂群中的其它机器作出反应，而且还能预测自己的运动，并预测其相邻飞机的运动。Soria说：“我们的模型使无人机有能力确定同伴何时会减速，这意味着减速对自身飞行的影响较小。该模型通过局部控制的简单规则进行编程，例如要保持的最小间距、要保持的设定速度、或要遵循的特定方向。”索里亚的研究成果刚刚发表在《自然机器智能》杂志上。
有了Soria的模型，无人机对中央计算机发出的指令依赖性就会大大降低。例如，空中灯光表演中的无人机从计算机获得指令，计算机计算每一架的轨迹以避免碰撞。Soria说：“但在我们的模型中，无人机是使用自身的处理器来进行运算和做出响应的，并且可以自主地修改它们的飞行轨迹。”
一个受自然启发的模型
在LIS进行的测试表明，Soria的系统提高了无人机群在有大量障碍物地区的速度、秩序和安全性。我们还不知道动物是否或在多大程度上能够预测它们周围同伴的运动。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将需要比迄今为止所认为的更复杂的认知能力。
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