時間：2017-11-11 21:09來源：踢圍TechSavvy 作者：中國通航
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就像人類的團隊協(xié)作一樣，當多個無人駕駛飛機系統(tǒng)(UAS)協(xié)同工作時，可以覆蓋更多的地面。但要實現(xiàn)這個目標，UAS 必須能夠與彼此進行溝通，并根據(jù)團隊目標進行決策。 這是科羅拉多大學(xué)波爾得分校(University of Colorado Boulder)的技術(shù)研究人員多年來一直在解決的問題，副教授 Eric Frew 是這個項目的負責(zé)人。他們提出結(jié)合一個強大的無線通信網(wǎng)絡(luò)，一個操作接口，給飛行員提供監(jiān)視多個飛行器所需的態(tài)勢感知，以及一種非自治的算法。該算法使得無人機能夠做出本地決定，然后直接將這些決策傳送到彼此或集中地面站，然后分發(fā)信息。
今年夏天，F(xiàn)rew 和他的團隊在科羅拉多州格里利附近的波尼國家草原上花了三周時間測試先進的無人機技術(shù)。為了實現(xiàn)這一目標，他們位于聯(lián)邦航空管理局(FAA)批準的第一批飛行之列，由一名飛行員管理多架飛機。在測試飛行期間，飛機定位移動無線電信標，然后跟蹤它們。
Frew 說，他們做了一些工作，讓單獨的飛機做出自己的決定，但是每個都知道這些決定是如何幫助它的隊友的。具體情況取決于場景或任務(wù)，如果他們提供一個通信網(wǎng)絡(luò)，拍攝目標或使用無線電信標來確定位置。無論哪種方式都允許他們彼此分享彼此的信息。這種類型的蜂群技術(shù)可以用于各種各樣的應(yīng)用，比如找到迷路的徒步旅行者和滑雪者，更安全經(jīng)濟地追蹤野生動物，預(yù)測嚴重的風(fēng)暴如強烈的龍卷風(fēng)等。
 飛行測試
Frew 說，在今年夏天的試飛過程中，該團隊同時飛行了三架固定翼飛機，以定位無線電信標的位置。無人機的天線非常狹窄，只有對準目標才能探測到信號。飛機以一種可能的方式組織起來，以確定在環(huán)境中設(shè)置的不同目標的位置。
該項目是與韓國大田市的公立研究型大學(xué)韓國科學(xué)技術(shù)學(xué)院合作完成的。韓國團隊開發(fā)了控制算法來協(xié)調(diào)飛機，科羅拉多大學(xué)博爾德分校團隊實現(xiàn)了算法并操作飛行 UAS。Frew 說，他們也開發(fā)了自己的算法，可以執(zhí)行相同的活動這不僅示范了蜂群，而且還表明有一種能夠進行多種類型的蜂群式的操作或?qū)嶒炏到y(tǒng)。
在最近的測試中，多架無人機協(xié)同探測發(fā)射器，可以幫助第一反應(yīng)者通過手機信號找到失蹤的遠足者或滑雪者，即使他們不在一個發(fā)射塔附近。
這項技術(shù)也可以用來更容易地追蹤野生動物身上的信號發(fā)射項圈，這是科羅拉多公園探索的興趣之一。該機構(gòu)的研究團隊的成員之一 Mat Alldredge 說，機構(gòu)還沒有達到這個技術(shù)的測試階段，但他們希望能盡快可以實現(xiàn)。
目前兩個團隊正在溝通，讓他們了解單一和蜂群無人機的好處，并幫助他們找到可以省錢，同時又提高安全性和效率的方法。
Alldredge 和團隊正在考慮的更簡單的應(yīng)用是監(jiān)測野生動物對農(nóng)作物健康的影響。部署 UAS 追蹤高頻信號來定位野生動物更加復(fù)雜，Alldredge 認為可能會在幾年之后實施�，F(xiàn)在部署有人駕駛的飛機來完成野生動物調(diào)查，這可能非常昂貴，而且危險。飛機低飛到地面上幾個小時，讓研究人員數(shù)出這些動物并確定它們的種群大小。后續(xù)還能夠無限循環(huán)播放無人機視頻來驗證計數(shù)，對成本和節(jié)省時間都是巨大的好處。
Alldredge 說，「我們的飛機每周至少有一次飛到各種不同的研究中去聽 VHF 信號，并找出這些動物在哪里，是死亡還是活著。在一些項目中，我們每年都要重新捕獲動物，所以我們可能在空中有一架飛機試圖找到鹿。當找到它們的時候，他們會用直升飛機和直升飛機來捕捉，所以很可能出現(xiàn)一架直升飛機為了找鹿，每天不得不飛行 10 小時。如果我們可以用無人機或無人機來定位并告訴直升機他們在哪里，就可以提高安全性和效率，并可能降低成本�！�
 暴雨預(yù)報
內(nèi)布拉斯加州大學(xué)大氣科學(xué)副教授 Adam Houston 與 Frew 團隊合作 10 多年。他對使用無人機和無人機群觀測大氣層感興趣，最終改善了惡劣的天氣預(yù)測。通過由 Frew 領(lǐng)導(dǎo)的國家機器人倡議項目，各大學(xué)正在調(diào)查無人機如何增強大氣建模。其中一個目標是確定在具有產(chǎn)生龍卷風(fēng)潛力的超單元雷暴中或附近飛行的最佳位置，以收集改善這些模型并最終預(yù)測所需的數(shù)據(jù)。
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