无人机集群：协作带来的未来可能性
集群机器人为工业、农业等领域开辟新机遇
图片来源：Pete/stock.adobe.com；图片由AI生成
作者：David Pike，贸泽电子专稿
发布于2025-09-16
从精准农业到灾害响应，空中无人机（又称无人驾驶飞行器）正变得更智能、更迅捷、更协同。下一个发展目标是实现同步飞行。
边缘计算、无线通信和传感器融合技术的近期突破显著提升了自主机器人系统的性能。与此同时，无人机系统也变得更加复杂，带来了新的设计挑战，如管理分布式处理、保持低延迟连接和满足严格的功耗限制。
随着这些系统的不断发展，人们的关注点正转向多机器人协同领域——成群的自主无人机协同工作，其任务执行效率远超单个机体独立运作。本文将探讨无人机与机器人协同技术（即所谓的集群机器人技术）日益广泛的应用。
灵感源于自然
集群机器人技术指大量无人机协同工作以完成共同任务。该技术最引人注目的应用当属创新的烟花替代方案——在体育赛事和庆典活动中，无人机呈现出令人目眩的视觉盛宴（图1）。
图1：2022年伦敦白金禧庆典中，无人机编队形成柯基犬形状的无人机秀。（图源：新西兰政府总督府，公有领域）
自然界中同样存在许多群聚现象。包括蚂蚁和蜜蜂在内的众多昆虫物种，在没有集中控制的情况下仍能作为一个凝聚的整体协同工作。尽管缺乏整体控制，它们仍能协调行动完成复杂任务。受此行为启发，设计师们正在开发机器人群，以在各类应用场景中实现新型操作。[1]
工业中的集群机器人技术
制造业是最早采用机器人的领域之一，但当时的机器人只是执行有限任务的简单机械装置，尽管它们比人工操作更快、更稳定。现代智能工厂要求机器人具备更强的灵活性，能够应对快速变化的需求。这类工厂已开始使用自主移动机器人 (AMR) 执行多项任务，包括物料运输和订单拣选。然而，这些机器人通常遵循预设路径运行，其设计更适合工厂车间这种结构化环境。
具备集群能力的机器人能实现更高的灵活性。这类集群设计旨在实现局部决策，从而消除对集中式或结构化控制的需求。通过众多单元协同工作，集群可根据可用性和环境条件完成任务。若将集群视为一个整体，它将具备容错特性——当故障发生时，可通过调配备用单元绕过故障点，确保任务最终顺利完成。
自主机器人集群使厂区内的物料运输更加灵活。它们能够避开高流量区域，闲置单元可接收新任务，并迅速应对异常情况。
农业机器人
现代农业面临广阔且难以预测的环境，这与工厂的受控环境截然不同。智能农业技术正开始用传感器和数据驱动的决策取代人工劳动，但农场中任务的规模和多样性仍然是一个挑战。[2]
机器人集群为这一挑战提供了解决方案。与高度精密的农业机械不同，机器人集群由大量相对简单的机器组成。它们之所以实用，是因为能够在大面积区域内部署，并协同完成重复且耗时的任务。
农业机器人融合了地面系统与空中无人机的优势。地面系统可直接与植物和土壤互动，而空中无人机则能大范围勘测并实施喷洒作业。这种组合构成了多层级自适应系统，可针对独特的农业环境进行定制。由于机器人具备移动性，其运作无需依赖固定基础设施，因此特别适合在偏远地区使用。
机器人集群还具有可扩展性，可快速增减单元以应对季节性需求。因此，该集群构成了一支庞大的机器人劳动力队伍，能在农场内执行大量重复性作业而无需集中控制，使农户能够更多地承担监督职责。
基础设施维护
农场并非自主机器人创造价值的唯一场景。关键基础设施如管道、电网和风力涡轮机也面临类似挑战。这类设施覆盖广阔地域，常位于偏远地区，且需要定期检查。直升机巡检虽有帮助，却无法提供所需细节。地面检查虽能获取更精细信息，但效率低下、成本高昂且存在安全隐患。
机器人集群提供了一种兼具机动性与精确性的替代方案，可实现快速安全的数据采集。配备高分辨率摄像头及其他传感器系统的大型无人机集群，能从多角度进行快速检测。它们既可悬停近距离检查关键结构，又能不受地形限制地快速转移至下一个检测点。
空中救援
在任何大规模紧急事件中，无论是地震还是野火，早期干预都能大大提高人类和野生动物的生存几率。在搜救行动中，速度同样至关重要——快速响应常常关乎生死。
传统地面搜救队必须应对高度危险的环境。其他风险，包括建筑物结构不稳和局部高温，可能迫使救援人员行动缓慢。
几乎在任何紧急情况发生后，都可以迅速部署成群的搜救无人机。这些无人机（图2）配备先进的探测系统，包括红外和大气传感器，能够快速建立精确的地面状况模型。
图2：空中机器人可协同作业，在大面积区域和建筑物内自动执行任务。（图源：Free-styler/stock.adobe.com）
这些搜救无人机采用分散式控制系统，使操作员能够在大范围内同步开展搜索行动，为后续救援队伍锁定潜在生还者。其群体智能技术可动态调整飞行路线，而小型机身设计则使其能够安全勘察人类难以进入的危险区域。
支持技术
无人机间的通信是实现集群功能的核心需求。集群要作为一个协同整体运作，必须以最小延迟共享信息。每架无人机都需要共享其位置数据、所分配任务的执行状态以及对周边环境的观测信息。
由机器人或无人机阵列产生的海量信息可能对常见通信协议（如Wi-Fi、Zigbee和LTE）的承载能力构成挑战。密集型集群既需要低延迟通信，又需具备可扩展性。新兴的网状网络协议和专用集群通信标准（如移动自组织网络MANET）或可提供解决方案。MANET作为去中心化无线网络，无需依赖路由器或无线接入点等预先存在的基建设施。
构成移动自组织网络的每架无人机都是独立的，但随着其在集群中移动，会不断改变与其他成员的连接关系。因此，每架无人机既是网络的一部分，不仅传输自身数据，还会转发邻近无人机的信息。
精确定位信息是必须共享的重要数据要素。全球定位系统 (GPS) 是提供精确位置的成熟手段，但在封闭或地下环境中应用受限。无人机还必须能在GPS信号受阻区域正常运作。其他技术手段——包括超宽带 (UWB) 通信和基于视觉的同步定位与建图 (SLAM) 技术——可确保持续的定位精度。
SLAM是一种用于机器人和自动驾驶车辆的技术，能够绘制周围环境的地图并精确定位自身位置。[3]利用基于视觉的传感器和激光雷达生成的信息，SLAM技术需要在位置传感器和处理器之间进行低延迟通信。即便在其他技术不可用时，该技术仍能提供厘米级精度。
除了传感器、通信和定位系统外，无人机还需配备储能和推进系统。设计者必须在重量与性能、电池寿命与耐用性之间取得平衡。采用锂离子或锂聚合物技术的电池，能为小型飞行机器人提供能量密度与重量的理想组合。设计师还需关注无人机群的作业环境：无论是部署于工业或农业场景，还是用于自然灾害救援，无人机都必须具备抗风、耐雨及耐极端温度的能力。
未来发展方向
机器人集群的未来将包括自主任务规划与企业系统集成等先进功能。在工业领域，集群将直接对接自动化企业资源规划 (ERP) 和物联网 (IoT) 网络，实现完全自主化运作。其他应用场景则将提升与人类操作员的协作水平，包括采用手势和直接语音等高级指令。
这些新增功能需要制定新的政策和法规。在操作层面，必须与传统的载人飞机共享空域。随着人工智能 (AI) 的发展和自主性的增强，伦理与隐私问题随之浮现，而保持公众信任对于确保其在日常使用中的广泛接受至关重要。
机器人集群正为工业、农业、基础设施及应急响应领域开辟全新路径。随着自主性、通信及定位系统的进步，去中心化集群编队提供了可扩展且高效的解决方案。随着政策法规日趋完善，机器人集群将从创新阶段迈向全面整合阶段。