孙大洋，白恩浩，李红阳，岳书宁

（吉林大学通信工程学院，长春 130012）

1 引 言

随着通信、微电子和人工智能等技术的不断突破，单体智能发展迅速，集群协作将变得十分重要，它可以有效提高整体工作效能，实现单体性能到群体性能的提升，进而实现群体智能。

雷诺兹（Reynolds）在1986年首次提出一个仿真生物群体行为模型BOID[1]，之后科研人员在集群技术领域展开了多年的研究，已经取得了可喜的进展。国内外对群体智能技术的研究侧重于整体性研究，主要针对集群结构框架、控制与优化技术、任务管理与协同等开展研究工作。如美国国防部高级研究计划局主导的自主编队混合控制项目（MICA），对协同任务分配、协同路径规划、混合主动与自主编队控制、协同跟踪、信息共享等有关无人机集群的技术进行了全面的研究。国内对无人机系统的协同感知与信息共享、路径实时规划、自主编队与编队重构、智能协同决策等研究较为深入。集群中融合了视觉技术[2]、UWB 技术[3-4]、激光雷达技术[5]及GPS RTK 技术等，在理论仿真与实机验证方面均有所突破[6-7]。中国电子科技集团、清华大学泊松科技已经开展了集群飞行的实践研究，且不完全依赖地面站[8-9]。另外，近年来，采用GPS RTK 技术进行的无人机灯光秀屡见报端，可实现上千架无人机的飞行表演。

然而，面对群体智能的实际应用，群体智能技术的未来发展还要解决研发过程中的技术挑战问题，主要体现在集群的自主性、协同性和算法智能性等方面[10-11]。……