谢邬老师邀请。

=补一句=============================================

搞集群编队什么的，不整个十架八架怎么行……还十架八架rtk啊vicon啊的……没有研发损耗扛着谁耗得起啊……

话说我们居然楼上楼下都认识…

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编队飞行的多台空中机器人，可以理解为一台巨大的弱关联的变形机器人来讨论，就是一堆单机组成一个大的单机，这个大的单机可以变形。

-part 1-----------------------------------------------------------------------------------------

叙述无人机的编队，应该同载人飞机进行对比进行思考。载人飞机的人眼大闭环编队飞行已经发展的炉火纯青，具体可以参考各大电影军事论坛飞行表演队什么的，尤其是战斗民族的“勇士”飞行表演队，重型空优战斗机密集编队做特级，每一次看到（视频）都让人热血沸腾。

载人飞机编队飞行时，通常采用的是长僚关系，主要的决定因素在于在有扰动的环境下，长机的飞行状态，速度，攻角等，僚机的飞行状态，飞行员的决策与飞行员人眼大闭环的反馈控制。也就是说通常状态是，（全天候），（训练有素的）飞行员驾驶（贵的不行的）长机按照预先（用对讲机）约定好的航线稳定飞行，僚机飞行员按照（用对讲机）约定好的相对位置，（机智地）操作飞机保持（时变或是时不变同步）飞行。

对比来看载人飞机的编队对应无人机，或者说是空中机器人的编队飞行的几个points：

1.全天候：有扰动的环境，这需要空中机器人编队飞行的整个系统适应外界扰动，从徐徐的微风到熊孩子和大妈。这一条是衡量无人机编队是否是玩具级的最重要指标，实验室级条件下的swarm也是在实验室环境下尽量降低环境扰动完成的。

2.训练有素的：出色的飞控，鲁棒的算法，与飞机机械平台有相当好的适应，选择得当的参数，能够有一定的适应扰动的能力；好的点镇定、轨迹追踪和跟踪算法，能够比较快和稳定的改变状态，尤其是在位置环上。

3.贵的不行的：飞行平台有良好的机械结构、气动设计，靠谱的动力系统，有按照飞控要求改变状态的机械能力，对于固定翼来说通常表示与飞控相适应的静稳定欲度，对于旋翼来说就是高效率的控制能力。

4.长僚机：飞行逻辑，飞行逻辑是编队这件事的重要部分之一；

5.用对讲机：机器人间交互，这也是衡量无人机编队是否是玩具级的最重要指标，没有交互的编队。。。（实在不知道怎么形容）

6.约定好：实际的编队总是要装订一个任务的，相当于是到达某个地方，载入一条航线，追踪一个物体这样的任务规划。没有任务装订就编队完全是为了编队而编队了（旁边小伙伴说为了编队而编队也相当于是给编队的机器人装订了一个任务，给跪了）。

7.机智地：这一条相对于空中机器人，主要是在于相互追踪时的壁障，对外界障碍的躲避，以及对于不同的，携带不同传感器的空中机器人的即时编队，涉及到相互传感和预测等。

8.时变或是时不变同步：写着写着混起来了。。。其实就是根据装订的任务和实际的环境在线的调整编队队形，实现时变编队。

ps：小伙伴说这样就是在胡扯，让搞点有意思的。。

-part 2-----------------------------------------------------------------------------------------

来几个编队空中机器人的图。。。审美炸不喜勿喷。。。

湖北易瓦特，2333，飞出SZ也是要水平的。

MIT避障那飞机。MIT新型无人机可高速自主避障

完成方式：前一架自动，后一架人控，特例拉出来说说

ETH的。TED运动捕捉技术与无人机vicon大法，精心设计的控制算法

ps 1：首先需要移除第一个图片那个，一人控一台的集群只要飞行平台。。。

ps 2：移除一个发射机对频到很多接收机一人控多个的情况。。。

闭环空中机器人编队飞行的问题说到底就是移动机器人的问题。

核心就是 定位！定位！定位！

因为编队只是一个行为，编队这个行为和背后的任务耦合之后又会产生很多矛盾需要权衡。

在机器人Hierarchial architecture中，主要属于执行级和协调级。

分解到机器人的关键问题，就是这几个：location，planning，tracking，dispatch。

在移动上，分成点镇定编队，路径跟踪编队和轨迹跟踪编队。

自主的全分布空中机器人编队飞行的问题实践起来就是：

地面站（无差别）向空中机器人装订（相同）任务，机器人接收任务，生成（静态或动态）群总体移动轨迹，无序（同质或异质）空中机器人开始建立交互通信，开始自主编队，编队飞行，群避障，地面站监测状态。

完成下面这几个条件才能算是一套完整的空中机器人编队：机器人异质；地面站向每一台机器人装订任务时发送的消息是相同的；机器人之间进行交互通信；控制层面同质化，弱化主僚机拓扑，机器人之间的异质关系在传感层面和规划层面表现；飞行过程中地面站不参与控制。

-part 3----------------------------------------------------------------------------------------

首先需要一个有SDK的无人机平台，这个现在主流一点有代表性的就三波咯，

dji，asctec和3DR，对应的产品主要是 Matrice 100，Pelican，当然还有parrot的ARdrone什么的，不过parrot现在社区比较冷清了。

dji Matrice 100

asctec Pelican

在平台的基础上，再来说闭环空中机器人编队飞行的问题：location，planning，tracking。

location，

定位问题是现在规模化编队集群无法走出实验室的拦路虎，按照实际的导航与制导分成绝对定位与相对定位两个问题。

考虑到成本，目前小型的空中机器人传感器主流是惯导+GPS+VO，主要满足的是定位悬停平稳飞行等一系列单机问题，再辅以一些避障等功能。在单点GPS绝对定位有较大误差的情况下，不同机器人测得的GPS绝对位置是有较大误差的，但是相对位置基本准确，拿来做屌丝差分GPS还是可以。交互中不同机器人建立表达群移动轨迹的绝对坐标系就是不同的。如果分成内环和外环来考虑，以单机控制做为群内环，多机之间的相对位置就作为外环。

以同质机器人中的某一台测得的绝对坐标建立绝对坐标系，解算群质心的移动轨迹，之后用相对位置来订正各个机器人的绝对坐标系。

相对定位是保持同步编队的核心问题之一。当然粗略的相对定位可以用单点GPS粗略的绝对定位来解算，但这样的话编队密度会大大下降，甚至降到10m级别。其他的相对定位方法。。。

#RTK，

即实时差分GPS，这是通过高精度的GPS得到高精度的绝对定位信息，用这个高精度的绝对定位信息来反结算相对定位信息。缺点就是贵。。。而且优秀的RTK接收天线会大一圈，搜星慢一点，刷新慢一点，但是就是贵。。。这东西需要一个地面站架设天线，然后高精的定位是以这个地面站为相对的。如果用RTK方案，软件成本较低，就是硬件贵。。。五十架编队就要50个rtk板卡。小一百万。。。

#视觉，

这是硬件成本相对较低的解决方案，主要压力就是软件开发需要做很多工作。视觉方案核心就是视觉测距，编队问题需要动态的以一定频率刷新一个视野内的位置点云，测量机器人相对位置，去除视野内其他东西的干扰。并且由于机器人编队室内外环境下完成应用，主动光测量的结构光扫描和tof是比较有效的方案，被动测量的双目是比较有效的方案。

双目点云，需要使用向四周的环视相机，可以做到一定范围内的相对位置测量。比如dji的guidance那样的设备，使用这个设备的话保持闭环纵横方形编队是比较容易做到的。

我个人比较喜欢的就是单目slam那一个体系，单目EKF-slam，还有msckf之类的vo方案都挺不错，这类东西才是能够投入实用的。我会尝试将单目视觉应用到机器人个体相对位置的测量中来，那对于编队活动来说是有一定意义的。

#动作捕捉，

这东西算是多目视觉定位的高级版本，精度高一些，通常采用主动红外光。在一定的范围内可以到毫米级的精度，有些实验室常常拿来做真值用。局限是只能室内和室外小范围用，缺点就是贵。主流的两个厂商是VICON和optitrack，前者一套百万，后者便宜（一些）差不多三几十万。（啊原来差点就用vicon的。。。）

这人一直在用optitrack，可以让他来说说，是吧

。

在拎水桶大赛的时候看过西工大用的一款室外动补，十米长基线的双目，引导固定翼飞行效果也是不错。

（照片找不着了）

#marker，

用marker来定位是一种非常好的近距离解决方案，也算是视觉定位，这里面应用的比较好的就是parrot的表演，

。通过地面上贴的markers，可以做定位和姿态测量。这东西的完成是这里面最没有难度的部分，实习生级别，而且在自动降落等等问题上有很优秀的效果，各学校和机构什么的都在用。推荐个aruco，好用的不行。

#状态估计，

这是任何一个机器人都需要的，但是在编队情况中比较特殊。对于每一个机器人个体，其需要一套滤波器估计自己的状态，包括位置速度加速度和姿态。第一，但在自主的全分布编队中，由于没有主从机关系，没有集中控制，个体机器人只能通过交互通信中获取的周边机器人的状态（位置，速度，加速度和姿态）与任务规划得到的群轨迹进行闭环，生成自己的控制量，在这里就需要一套最优估计的滤波器来估计周围机器人和群体质心的状态，然后通过这个状态来进行控制。第二就是多个机器人之间必然存在的通信延迟，而且在对等通信下兴许收到的每台机器人的通信延迟还不同，在这个情况下做好状态估计也是工程上比较麻烦的事情。

对于旋翼类机器人，还有包括编队过程中磁罗盘干扰，加速度计和陀螺的误差等的修正。

难道是一个EKF估计自己，然后一堆EKF估计别的每个人？？？在编队问题上这是一个有很大余地的部分。

communication，

通信这个怎么能拿出来当问题呢？看编队的水平。

普通的易瓦特级别的编队不存在这个问题，虚拟遥控的编队也不存在这个问题，开环编队也不涉及这个问题。在自主的全分布编队中，尤其是时变编队，这个问题就暴露出来。level 1，同等优先级的机器人在时变编队中，需要保持低延迟的机间通信，对于单个个体而言存在其收发到的消息时间戳对准的问题，尤其是收到周围同优先级个体之间的延迟依此增大的msg；level 2，同等优先级机器人数量小的时候用广播的方式做消息发布，容易实现，在大量编队的时候分形到编队下的多级编队，以及编队合并和编队分离，不同编队（航线）混编等情况，涉及到一系列变拓扑结构通信的逻辑问题，这是在通信底层下的planning问题，就有点事儿了。

所以通信这块需要重写一套具有优先级加密可分级别监管，具有分层能力，具有自适应拓扑能力，具有自诊断能力的全新协议，通过数个不同级别的信道，在自动空中机器人中嵌入互监督和互避让，这是未来大量民用自动空中机器人在头上呜呜飞来飞去要解决的一个问题。不然想想顺丰的飞机撞了亚马逊的飞机，我就能百得两个别人的快递。。。。

简单混合拓扑通信逻辑的示意图，哈哈哈将就着看看，图片来自某次FOS讨论，FOS中上面那套通信的部分由

在设计。

sensing，

避障，避天避地避人避房子，没别的。避动态障，就是编队的时候旁边飞过来的自己队的机器人，编队交叉的时候另一队的机器人，还有飞来飞去的鸽子；避静态障，就是避房子避树。这是一个三维动态的避障，而且多机器人互相干扰还不能用有源传感。

避障升维额，激光雷达不好用了；超声波毫米波互相干扰不好用了；tof结构光不好用了。。。FOS里面视觉小伙伴（就是我）满满的恶意。。。

这图描述群壁障的一种情况，最粗糙的情况。

举个特例，有个特殊情况就是障出现在编队正前方，编队分开左右绕还是一起绕？就是和基友手牵手迎面走来一个人，你俩分开左右走还是一起绕？这是个有意思的问题。

planning，

这里是和任务相关的东西，第一个问题就是为啥要编队？

按照装订的任务生成一个群质心航线，是完成编队之后再飞群质心航线，还是在飞群质心航线中完成编队？动态的根据环境状态，避障和不同机器人的个体差异生成个体航线，个体订正航线会对群质心航线带来什么影响？如果其中一架挂了该如何处理？如果其中一架传感器出故障该如何处理？如果其中一架被人手控接管，该如何处理?

这地方是有很多逻辑关系需要理清楚的。我读了很多文献，但是都没有很好的把这些问题讨论出一个结果。

其实就是把一个单机避障的问题打散了变成一堆飞机的动态问题，让一堆表现得像是单机。然而其中包含的逻辑问题，是很难处理的。

自主的全分布空中机器人计算的群质心航线应该一样，然后在交互中修订自己的个体航线，尤其是在编队的那一堆机器人携带的任务载荷都不一样的时候。

时变编队中，群姿态的变化在以群质心的坐标原点的群坐标系下完成，然而每一台机器人的移动会改变群质心，进而改变群坐标系，这个也是FOS关注的问题。

tracking，

这是个移动问题，就是最快的完成对于生成的航线的追踪咯。编队问题的重点不应该放在这里，因为这就是单机问题该考虑的。

分成点镇定编队，路径跟踪编队，轨迹跟踪编队写三套控制的东西：

悬停的点镇定编队，没有编队群质心航线，只用考虑编队个体航线的轨迹追踪，和群姿态的调整；

路径跟踪编队，路径是静态的；

轨迹跟踪编队，轨迹是动态的。

啊，推荐一个基础论文，L1路径追踪的

##展望##

贴一个我很喜欢的东西，DJI的phantom X，

。

共勉

基本写完。。。