10月23日發表在《科學機器人》雜志上的一篇文章內，研究人員展示了一群微型無人機，它們可以完全自主探索未知環境，是群集機器人領域的一個重要步驟。

　　他們成果的挑戰來自此前這樣一個事實：33克的小型無人機需要自主導航，同時具有極其有限的感知和計算能力。此前的聯合研究團隊（小型昆蟲機器人）與TU Delft，利物浦大學和奈梅亨大學拉德布德大學的研究人員一起，從昆蟲導航相對簡單的問題中汲取了靈感，從而應對了這一挑戰。

　　昆蟲群激發了機器人專家的思考，認為小型機器人也可以通過在一群昆蟲中進行操作來克服自身的局限性。大量廉價的小型機器人將能夠執行大型大型機器人無法實現的任務。例如，一群小型飛行的無人機將比單個大型無人機能夠更快地探索災難現場。目前這樣的成群結隊集群控制方法還沒有實現。

　　搜索和救援

　　在過去的四年中，由荷蘭國家科學基金會NWO自然人工智能項目資助的圖爾代夫大學、利物普大學和RADBUUD內梅亨大學的聯合研究小組努力設計一組能夠探測未知環境的微型無人機。該研究項目的目標是采取措施，在搜救場景中使用成群的無人機。

　　Crazyflies成功完成了搜索和救援方案，無人機還能夠在不同的位置找到兩個人類大小的木制人偶，用他們的機載攝像頭拍照，然后將信息返回到基地。

　　主要的想法是，在未來，救援人員將能夠釋放一群微型無人機，以探索一個災難現場，例如一座即將倒塌的建筑。成群的無人機將進入大樓，對其進行探索，并帶著相關信息返回基站。然后，救援人員可以集中精力在最相關的領域，例如，里面還有沒有人。
 

纖細的無人機可放入手掌，重33克。與其他無人駕駛飛機一起，它能夠快速探索無人環境。
圖片來源：TU Delft / MAVLab

　　尋找受害者

　　在該項目中，小型無人機配備了攝像頭，并在室內辦公環境中被派出，以找到兩個在災難情況下代表受害者的假人。這個概念驗證的搜索和救援任務清楚地表明了擁有大量人員的優勢。

　　在六分鐘內，一群六架無人駕駛飛機就能探測到約80％的開放房間，僅憑其中一架無人駕駛飛機就不可能了。此外，擁擠對于冗余也很有用。一架無人機找到了受害者，但是由于相機的硬件故障，它無法帶回任何圖像。幸運的是，另一架無人駕駛飛機也用相機捕獲了受害者。

　　挑戰

　　“實現群體探索的最大挑戰在于無人機的個人情報水平，”博士金伯利·麥奎爾（Kimberly McGuire）表示，“在項目開始時，我們專注于實現基本的飛行能力，例如控制速度和避開障礙物。之后，我們設計了一種用于小型無人機相互檢測和避開的方法。我們通過讓每架無人機攜帶來解決此問題。無線通信芯片，然后利用這些芯片之間的信號強度，這就像您離開家中的WiFi路由器時手機上顯示的條數減少一樣，這種方法的主要優點是它可以不需要在無人機上額外的硬件，并且只需要很少的計算。”

　　在不到6分鐘的時間內，6架小型無人機的軌跡探索了整個辦公樓層。無人機首先在中間的起始位置從基站飛走，探索開放的房間，最后返回基站。

圖源：TU Delft / MAVLab

　　自主導航

　　群體探索方式中最艱巨的挑戰是難以使小型機器人自行導航未知的環境。原因是小型機器人在傳感和計算方面非常有限。

　　同樣，自然提供了重要的啟發。昆蟲無法繪制出詳盡的地圖。相反，它們保留了地標和與行為相關的地方，例如食物來源及其巢穴。該項目的主要研究人員Guido de Croon說：“采用這種新導航方法的主要思想是將我們的導航期望降低到極致：我們只要求機器人能夠導航回基站。” “通過讓每個機器人遵循不同的首選方向，機器人群體首先擴散到環境中。探索之后，機器人返回到位于基站的無線信標。”
 

圖片來源：McGuire等

　　錯誤算法