如果硬是要我用一句话来回答这个题目的话,我会选择这么说:
本来想教无人机做人,结果反被无人机教做人。
关于乱七八糟的周边问题,我的那个 @不出来的小伙伴 已经在楼上说的很清楚了。
应用了哪些技术我们先姑且放一放。关于无人机编队的问题有一大类很严重的问题没有被大家认真的思考过:
- 什么是编队?
- 编队有什么用?
没错,就是这么老生常谈的两个不起眼的问题。他们会被人大大咧咧的回答,比如:
就是一群无人机一会儿排成 S 形,一会儿排成 B 形。
肯定有用的,只是我们看不出来。
这反映出一个非常严峻的问题——让无人机编队飞行是一句空话。
他没有社会需求,也没有推动力。能做的只有在实验室里供对口的学者来打发无聊的时光。偶尔被一些无聊的企业拿出来吹吹牛,说自己解决了什么什么世界性难题。实际上只是大多数人不愿意和他们比蠢罢了。
地图炮开完了,回来说点正经的
实际上无人机编队并不仅仅是像前面说的那样组成一个特定的形状那么简单(其实也不简单)。
这本质上是一个路径规划问题,只不过。
- 你并不太清楚自己在哪里
- 你也不太清楚你周围都有啥
- 你甚至不知道你的伙伴到底是个啥,
正经点说就是
- 没有足够可用的定位方法,无论相对的还是绝对的
- 没有被透彻研究过的动态避障问题
- 没有现成可用的通讯链路
举个非常简单的例子:现在我要派 20 个无人机帮我去花园里拔草用来喂马,另外一架帮我去买个新的灯泡换上。
那么:
- 草丛里的鸟怎么躲?
- 屋里和屋外要用一样的定位方法么?
- 拔草了的草堆在一起怎么排队?
我们甚至还没开始考虑:
- 没电了怎么办?
- 这些任务是以何种方式下达的?
- 万一撞上了怎么破?
- 马把无人机当草吃了怎么办?
- 邻居家的无人机也来拔草怎么办?
- 恐怖分子的无人机来了怎么办(即,不在同一个通讯框架下的无人机)?
后三个问题又和标准制定以及各地政策之间有着千丝万缕的联系。
好,开完脑洞。让我们从一些比较正常的起点去思考一下。你会发现就算我只想让无人机们一会组成 S 形一会儿组成 B 形也是困难重重的:
(一)关于编队
比如下面这个例子:
这是个再普通不过的例子了,它平凡到甚至是一个二维情况:
把四架无人机排成一个平面内的方。
典型的,我们有两种方法去考察这个问题:
- 把他们看成一个整体,优化各个质点相对于质心的位置。
- 把他们看成四个东西,优化两两之间的位置。
前者比较好做,把一个新的问题转化成了已有的问题,然而如果这个时候我们去除其中一架无人机让他们再组成三角形的话,这就是两个问题了。
要知道,这世界上的形状可比恒河的沙子多多了。所以这种已经被研究的差不多了的方法也并不会有广泛的应用——他把队形看得太狭隘。
但是第二个思路有一个致命伤——你打算把闭环接在哪里?怎么保证反馈的稳定性和收敛性?
问题的本质和停机问题近似,这里就不仔细展开了。
(二)关于数据融合
好,现在我们来考虑这样一个问题:
如果无人机在船上起飞,靠视觉和 GPS 导航会发生什么?
简单来说,蠢一点的飞控会炸。
因为视觉是以船为坐标系的,GPS 则是绝对坐标,这样的动态问题几乎从来没被任何设备考量过。就算是人类第一次做火车的时候也会以为是世界在飞快得后退。
扯一点远的,我向来不看好 VR 设备,因为是个人都会晕,和视觉本身无关。人在融合耳蜗的 IMU 数据和视觉的光流的时候出现差异会认为自己中毒了,中毒就要吐。这是没办法的,晕车晕船晕飞机一样。只不过这个更容易适应。VR 则稍微难一些,毕竟你站着全世界都在乱晃,大脑不本能应激一下的祖先早就被淘汰了。当然其他的一些原因我就不仔细展开了。
这个问题人类自己都没有被自然界很好的解决,因此,也是一个比较大的坑。
可能你觉得还不够直观,其实刚才的例子是无人机和船编队的问题的一个比较初等的例子,你把船换成另一个无人机也是存在同样的问题的。只不过你的观察问题的角度不太一样,没发现这个坑罢了。
(三)关于通讯
传统的通讯协议都是集总的,大家都和一个基站、交换机对接然后他们完成一些通许的点对点的查询和连接。但是在 swarm 上面我们需要面对的是一个全新的问题环境。
最显然的一个问题是:我们该怎么在一个有限的频段中区分不同的无人机?并同时保证广播发现和私密通讯的可靠性,他们有的时候做松散编队的时候还需要涉及到中继问题。
这就好比需要一种方法能够在一班叽叽喳喳的小学生中认真倾听小明的故事,而且,你还距离小明十万八千里。可能小明的话都是小红传达过来的。
小结
就算上面的问题你都妥善的解决了,你的无人机编队仍然是实验室里的玩具。因为,他仍需要以下假设前提:
- 编队在运行时没有通讯框架外的飞行物(比如鸟和没有同协议的无人机)
- 在同一个空域内没有多个编队,不然的话你需要解决下面这个问题:
当然这些都是坑,讨论了这么就,我们连计算模型都没开始设计。那又是一个大坑。
客官,这篇文章有意思吗?
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