多无人机集群的协作与控制研究
群体智能与模式识别研究组之“脑”
随着低空经济的兴起和智能技术的迅速发展，集群任务分配和调度优化成为提升多领域作业效率和环境可持续性的关键技术。自2015年项目启动以来，我们的团队在集群任务分配和调度优化理论方面进行了深入研究，并成功应用于无人机和地面机器人系统。这些技术创新不仅提升了防火、农业和物流等领域的效率，还在作业策略和资源管理方面取得了突破性进展。我们的研究成果在多个国家级项目中得到了示范应用，体现了广泛的社会价值和经济效益。我们致力于不断推动这项研究，为智能技术的广泛应用和低空经济的发展贡献力量，开创一个更加高效、可持续的未来。
主要特色工具：
演化博弈理论、强化学习
主要研究内容：
- 无人机集群任务分配：
- 研究内容：无人机集群任务分配研究旨在开发高效的算法和策略，以优化无人机集群在执行复杂任务时的资源分配和任务调度。研究内容包括任务的分解与分配、路径规划、资源管理以及实时调整机制。通过建立多智能体系统模型，模拟无人机集群在各种任务场景中的表现，开发出具有高效性和鲁棒性的任务分配算法。
- 研究价值：高效的无人机集群任务分配能够显著提升任务执行的效率和准确性，特别是在应对复杂、多变的环境时。优化的任务分配算法不仅提高了无人机集群的协同作业能力，还降低了任务执行的时间和成本。在物流配送、农业监测和环境保护等领域，这项研究具有重要应用价值，推动了智能无人机技术的前沿发展。
- 无人机集群协同搜救：
- 研究内容：无人机集群协同搜救研究聚焦于开发多无人机系统在搜救任务中的协同工作机制。研究内容包括搜救任务的快速分解与分配、协同搜索算法、实时数据共享与处理、以及搜救路径的动态调整。通过各种灾难场景，测试和优化无人机集群的协同搜救能力。
- 研究价值：无人机集群协同搜救在灾难应急响应中具有巨大潜力。高效的协同搜救机制能够显著缩短搜救时间，提高搜救效率和成功率，挽救更多生命。此项研究在自然灾害、事故救援等紧急情况下展现广泛的应用前景，有望提升应急响应系统的智能化水平，增强社会的应急救援能力。
- 无人机集群协同吊运：
- 研究内容：无人机集群协同吊运研究致力于开发无人机集群在复杂环境中进行吊运作业的协同控制技术。研究内容包括负载的分布式控制、路径优化、协同吊运的稳定性控制、以及实时通信与协调机制。通过模拟不同的吊运任务场景，验证和优化无人机集群在吊运任务中的表现。
- 研究价值：无人机集群协同吊运技术在物流运输、建筑施工和紧急物资配送等领域具有重要应用价值。通过协同控制和优化路径规划，无人机集群能够在复杂环境中高效完成吊运任务，提高作业的安全性和效率。这项研究不仅可推动无人机技术在实际工程中的应用，还为解决高难度的吊运作业提供创新性的解决方案，提升了无人机集群的作业能力和灵活性。
主要研究成果：
- 在此方向我们培养了多篇优秀硕士、博士生，包括天津市优秀硕士学位论文获得者，天津市工程硕士学位论文获得者、南开大学优秀硕士学位论文获得者等。在智能集群和演化领域的著名期刊上发表了数十篇优秀论文（详见我们的论文列表），发表了数项专利，承担了国家级、省部级项目5项。
