提起生物群集行为，对智能集群方面感兴趣的朋友并不陌生。从成群迁移的角马、集体飞行的鸽子、结队巡游的鱼类，到觅食的蚂蚁、采蜜的蜜蜂，乃至细菌等微生物、细胞和蛋白质，不同尺度的生命体都存在着复杂的群体行为。在生物群体中，个体的感知/行动能力有限，遵循简单的行为规则，却能够通过相互协作完成迁徙、觅食、筑巢、御敌等复杂的团队活动，在群体层面上呈现出有序的自组织协调行为。生物群体既能形成协调有序的集体运动模式，又能快速、一致地应对外界刺激，表现出分布式、自组织、协作性、稳定性等特点以及对环境的适应能力。这种高效灵活的运动模式的内在机理和作用规律，长期以来一直是生物群集研究的核心问题。

在从事无人机集群研究的朋友会发现，若缺乏科学、高效的决策方法与控制策略，无人机集群将难以发挥协同的优势，无人机之间可能会在时间、空间和任务层面上存在矛盾，发生冲突、碰撞的危险，导致既定任务无法完成。因此，建立一种高效的无人机集群管理和控制体系，对于应对复杂、动态、不确定的战场环境，最大化地发挥无人机自身性能具有极其重要的现实意义。而生物群体行为中所体现的分布式、自适应、鲁棒性等特点，与实现无人机集群协调自主控制的要求相符合。研究生物群集行为的内部作用机理，并将其映射到无人机集群协调自主控制中，可以提高无人机在复杂环境条件下的智能决策和规划能力。

随着近几年，无人智集群的兴起，对于生物群集方面的研究引起了越来越多科研人员的关注。从生物学家、物理学家、数学家到控制工程师等科研人员均试图解释鱼群、鸟群及其他群集生物在没有统一控制的情况下如何达到飞行或游行方向一致，从而进行各种各样的群体活动。随着科学技术的发展，以全球定位系统（GPS）定位跟踪、视频分析（单/双/多目）、声呐成像为代表的经济、高质量的观测技术，使得人们对生物群集行为的观测更加便捷，对于群集中个体的空间聚集性、运动的有序性有了更加深入的理解。

经过我们的深入观测发现，生物群体所呈现出的各种协调有序的集体运动模式，由个体之间相对简单的局部自组织交互作用产生，在环境中表现出分布式、自适应、鲁棒性等智能特性，使系统在整体层面上涌现出单个个体不可能达成的智能现象。随着计算机的发展，Reynolds在1987年提出了BOID模型，该模型遵循聚集、分离、速度匹配3个原则，实现了对鸟群行为的模拟。群体智能这个叫法，最早由Beni等在关于细胞机器人系统的论述中引入，该概念形成的一个显著标志是1999年由牛津大学出版社出版的Bonabeau等编写的一本专著《Swarm intelligence:From natural to artificial systems》。大多数现有的研究认为群集行为体现出了五大基本原则：邻近原则，即群集中的成员能够进行简单的空间和时间计算；品质原则，即能够响应环境中的品质因子；多样性反应原则，要求群集行动范围不应该太窄；稳定性原则，要求群集不应在每次环境变化时都改变自身的行为；适应性原则，群集在所需代价不太高的情况下，能够在适当的时候改变自身的行为。生物群集行为具有以下特点：

1）组织结构的分布式：生物群体中不存在中心节点，个体遵循简单的行为规则，仅具备局部的感知、规划和通信能力，通过与环境和邻近同伴进行信息交互从而适时地改变自身的行为模式以适应动态环境。群集系统具有较强的鲁棒性，不会由于某一个体或部分个体出现故障而对系统整体造成影响，表现出一定自愈能力。

2）行为主体的简单性：群体中个体的能力或遵循的行为规则非常简单，每个个体仅执行一项或者有限的几项动作，并针对外部情况做出简单的几种反应，这种看似笨拙的个体行为却使它们组成的群体极其高效，体现出智能的涌现。但生物群集系统不是个体的简单加和，而是通过个体之间的组织、协调、合作，实现能力的倍增。以蚂蚁为例，尽管蚂蚁个体比较简单，但整个蚂蚁群体却表现为一个高度机构化的社会组织，在许多情况下能完成远远超过蚂蚁个体能力的复杂任务，如通过信息素的作用找到食物源和巢穴之间的最短路径。

3）作用模式的灵活性：灵活性主要体现在群体对于环境的适应性。在遇到环境变化时，群集中的个体通过改变自身行为适应环境的变化。如鸟群在遇到捕食者时能迅速做出集体逃避动作，鱼群在受到鲨鱼攻击时会改变自身旋涡运动，以获得更强的生存能力。这些群体中表现出的灵活性，与系统群集运动的稳定性是相矛盾的，而自然界中的生物群体，往往兼具稳定性和灵活性，这种奇妙的特性的内部作用机制，是群集行为研究的一项重要内容。物理学家提出一种假设，生物群集工作在系统相变的临界点附近，使得系统在保持稳定性同时又具备灵活性，这也是生物群集体现智能的一个重要方面。

4）系统整体的智能性：在生物群体中，个体通过感知周围的环境信息，进行信息的交换和共享，按照一定的行为规则，对外部刺激做出响应，通过调整自身状态来增强群体的生存能力，这个过程即为学习和进化的过程。群体中的个体通过环境反馈的状态适应性地改变自身行为，实现策略、经验的学习，以获取自身对外部环境的最佳适应性。群体的学习和进化包含时间、空间两个方面，在时间上表现为个体对自身历史经验的学习，在空间上表现为与其它个体、外部环境间的交互学习。

分析完生物集群行为的相关特点，那么到底它对于无人机集群研究，有着哪些启发与意义，我们一起来看一下：

1、通过上面我分析我们得出，生物集群中所体现的分布式、自适应、鲁棒性等特点，与无人机集群实现协调自主控制的要求相符合。通过研究生物群体智能，并将其映射到无人机集群协调自主控制领域中，可以提高其在复杂环境条件下的自主决策和规划能力，使得系统中的无人机仅仅在局部感知能力下，通过同其他无人机以及环境的相互作用实现复杂的行为模式。无人机通过收集和处理信息来适应环境，进行个体“知识”的更新。这样，无人机通过与集群中其他个体的交互，进行历史经验学习和社会学习，不断进化，从而获得更强的生存能力以及对环境的适应性，从集群的宏观尺度上表现为智能的涌现。若某个无人机出现故障，其它无人机检测不到其信号会自动填补其位置，在集群系统层面表现为具备“自愈”能力；若有新的无人机集群加入，只要与边界处的无人机建立通信，新的集群会迅速完成融合。这样，整个系统不仅具有强鲁棒性，同时在数量上的可扩展性极强。

2、共识主动性（stigmergy）是生物群体中的一个核心概念，它被用来表示是生物个体自治的信息协调机制。蚂蚁的大脑或基因中并没有巢穴建造的计划、组织和控制机制，个体间也没有直接的交流，但是蚂蚁个体通过识别其他蚂蚁留下的信息素，达成共识，共同完成了复杂和精致的蚁巢建造。生物群体在没有控制中心和直接交流的条件下，通过同频共振识别其他个体遗留的信息和留存物，进行自发的后续活动，这就是所谓的共识主动性。这种间接的通信机制，为缺乏记忆、交流的简单个体提供了一种高效的合作机制。在无人机集群中，通信是无人机之间进行控制和决策行为的基础，传统意义上的通信是一种显式通信，需要装载机间高速数据链共享目标信息、态势信息和指挥控制信息，且往往处于强电磁干扰环境中。如果将生物群集中的共识主动性这种隐式通信和传统的数据链显式通信的优势结合起来，通过隐式通信进行群集成员之间的底层协调，在出现隐式通信无法解决的冲突或死锁时再利用显式通信进行协调加以解决，无疑能够增强群集系统的鲁棒性。从信息流的角度，研究群集内各成员之间的通信机制，既可以增强系统的协调协作能力、容错能力，又可以提高通信效率，避免通信中的瓶颈效应。

3、通过对生物群集中的空间聚集性、运动的有序性、环境的适应性进行深入研究，建立群集运动理论模型，分析个体行为与群体特性之间的关系，可建立起微观个体和宏观整体之间的联系，从而指导群集系统的设计和控制，这样可以根据系统的性能指标要求，通过对个体进行设计使得整个群体产生期望的行为。生物群集行为中的速度-精度权衡问题是一项重点的研究。从控制理论角度看，正反馈和负反馈作为群集行为的两个基本内在要素，对于群集智能行为的形成起到了重要的作用。其中，正反馈对初始时刻系统微弱的变化进行强化促使系统应对外界环境变化，而负反馈起到阻尼作用，抑制扰动输入，正反馈对应快速性，负反馈对应稳定性（精度）。在群集行为中，这两种因素如何权衡，使得群体一方面能够快速应对环境变化（如鸟群在遇到捕食者时能迅速做出集体逃避动作），另一方面群体在遇到一定干扰的情况下仍能够保持稳定性，即速度-精度的权衡，深入研究其内在作用过程有助于实现对群集的控制，也是群集行为智慧性的重要体现。

目前，尽管人们通过理论建模、实证分析，对生物群集行为的发生机理有了一定的理解，但关于群体智能的自组织涌现机制还有待进一步深入研究。无人机集群目前更多的关注点在其规模效应，希望通过相互协同，降低飞行器平台成本，以数量优势压制敌人，保持武器系统的性能优势，提升平台的生存能力。与蜂群只是形式和直观上的相似，若能通过模拟生物行为机制，引入智能性，无疑能更大程度提高系统的效能，可实现战斗力指数增长。无人机集群带来了巨大的优势，集群技术也必将在未来的应用中扮演重要角色，那么对于反无人机集群技术的研究，如无人机集群的对抗等也应成为一个研究和思考的重点。

对于无人机集群方面的研究，我们要走的路还很长，在此期间我们需要攻克的不止是技术难点，还要跑赢时间。一个好的集群开发平台能够快速帮助我们投入集群项目研究当中，而且平台系统相当完善，傻瓜式的操作让我们轻松上手，能够给你研究上带来的便利可不止一点点。

首先先从它应用方向来说：可用于无人系统的动态建模和控制研究、运动规划、避障控制、多信息融合、编队控制、多智能体协调控制、无人系统自主控制研究方向等。

其次从应用特征来说：

1、可提供一套完整的集群控制开发、调试及验证环境，还有多种视频教程指导，及配套例程代码，方便用户快速掌握、理解。而且所提供个例程紧跟集群研究趋势，如（无人机编队飞圆形、空间8字、空间螺旋，队形变换，从跟随、空地协同等无人机编队相关）让你在研究的过程中有精准教材资料可寻，大大提高开发效率。

2、平台接口丰富、开放性强，用户不需要掌握太多的底层编程技术即可完成算法的修改和验证。支持C、C++、Python、ROS、Matlab/Simulink等多种编程环境，提供完善的二次开发接口。

3、支持多种集群通讯方式，如WIFI、数传等

4、兼容多种定位系统，它涵盖目前主流的室内外定位方式。可提供光学定位系统、UWB定位系统、激光定位系统、GPS、RTK等多种定位平台，定位系统覆盖面积还可根据您的要求定制。

5、可满足用户的个性化和差异化需求，还可根据用户的实际需求定制整个系统平台，使平台更加契合用户的使用特点和习惯，提升体验感和交互率，减少用户熟悉平台的时间成本，并提供相应的技术支撑和详细的例程和说明书指导，大大提高用户的开发效率和体验。

6、所有的例程都可以在仿真平台中模拟仿真。可以软件在环仿真，硬件在环仿真，实现仿真和实物开发有机结合。可以在实测之前通过仿真测试验证算法的可靠性和有效性，然后无缝切换到本集群研发平台。大大提高研发效率。

7、可以根据需求集成光流、激光定高，差分GPS等传感器，实现在室内和室外的精确定位，导航和控制；为了便于客户的进一步开发，提供了无人控制平台相关的二次开发接口。

生物群体通过简单的规则、局部的交互，形成了具有鲁棒性强、自适应度高、可扩展性好的整体行为，而这正是无人机集群所期望的特性。通过研究生物群集行为，并将其映射到无人机集群协调自主控制领域中，有望提高其在复杂环境条件下的自主决策和规划能力。对于生物集群行为和无人机集群进行深入研究，一方面希望通过利用生物群集内部的作用机理和协调机制，解决当前无人机集群系统设计中的问题，如飞行管理和控制、协同决策、信息共享。另一方面，也希望借助生物群集赋予无人机集群学习和进化能力、“自愈”和“融合”能力，真正实现全自主的无人机集群。