不确定环境下的无人机网络控制
近年来，无人机不仅仅是为独特的假日照片提供独特的假日照片，这是一种迅速成为我们社会重要组成部分的技术。现在，它们看起来成为名为“网络物理系统”的新兴技术组的关键要素，其行为基于物理世界和计算机算法之间的互动。领先的无人机研究是德克萨斯大学德克萨斯大学电气工程副教授董湾议员。正如广卫博士解释所示，许多研究人员预测，随着这些进步，无人机可能很快成为“东西互联网”（IOT）的关键组成部分 - 我们在日常生活中使用我们在日常生活中使用的许多系统中的一个广泛，智能的设备网络。
Wan博士总结道:“民用应用的例子包括无人驾驶空中出租车、应急响应、交通监控、精准农业、货物运输、个人户外协助、体育报道、土地调查和基础设施健康监测。”实现如此高度的集成远非易事。在她的研究中，Wan博士旨在应对新兴技术带来的挑战;特别是，关于如何使用许多无人机系统来完成我们分配给它们的任务。
多无人机网络的挑战
到目前为止，无人机主要用于自行执行任务。然而，最近的研究表明，在适当的控制下，当涉及到执行更复杂的任务时，车辆在数量上有优势。“多架无人机可以更有效地协调和完成高度复杂的任务，”万博士说。“这需要机载网络，利用无人机-无人机通信共享信息，保持安全机动，并协调完成关键时间任务。”
尽管有如此多的优势，但在不断变化的环境中相对移动的设备之间不断相互交谈以交换信息的网络将是极其困难的。“与固定传感器、移动设备和缓慢移动的车辆的网络不同，空中网络非常具有挑战性，因为高机动性、严格的安全要求和不确定的空域环境，”Wan博士继续说。为了解决这些问题，万博士和她的团队从一个新的角度来解决这个问题——考虑无人机网络的某些方面——以前被视为障碍，如何成为他们的优势。
此前，研究人员认为网络中的无人机之间的通信和它们在网络中的机动性彼此不一致。车辆之间相对移动的次数越多，它们就越难以保持联系。与此相反，万博士汇集了一套计算技术，使无人机网络能够利用这些约束和不确定性;利用它们来收集关于他们目前状况的信息。她说:“这个项目采用了一种创新的联合设计方法，利用了网络和分散的移动控制在不确定环境中的共同利益。”三个不同的结果突出了这种方法的成功——每一个都解决了多无人机问题的不同方面。
在不确定的环境中改变方向
这些发展中的第一个被称为“随机机动性建模框架”，它考虑到单个无人机在执行任务时必须采用高度可变的路径。虽然以往的研究已经为地面车辆和移动用户开发了随机机动模型，但这些模型没有捕捉到无人机的机动物理，如三维运动和轨迹的光滑性。
多架无人机可以更有效地协调和完成高度复杂的任务。
万博士和他的同事们使用了一种最新的方法来考虑空气中的物体在三维路径上移动时是如何随时间变化而受到影响的。特别是，他们已经考虑到这些轨迹必须由于周围环境的随机行为而不断适应。这种行为可以直接与现实场景相媲美，在现实场景中，无人机经常受到它们不同的任务和空气运动(如垂直热气流和间歇性阵风)的冲击。
特别是，这些研究使研究人员能够真实地模拟无人机在这些不确定环境中如何改变方向。到目前为止，他们收集到的见解已经对无人机设计领域产生了重大影响。万博士解释说:“我们开发的平滑转弯框架已被广泛应用于无人机网络设计和评估研究。”通过这种方式模拟随机系统的行为，研究人员可以创建无人机网络，直接调整其动力学，以适应在不确定的环境中工作，而不是对抗它们。
打破维度的诅咒
其次，万博士和她的同事们解决了一个长期存在的难题，这个难题面临许多不同类型的不确定的复杂网络:“维度的诅咒”。这个问题描述了当系统决策涉及高维不确定性评估时，计算的指数增长。为了解决这个问题，研究人员开发了一种名为“多变量概率搭配法”(M-PCM)的技术，它引入了新的计算技术来随机采样高维系统的特性。当与另一种名为M-PCM“正交部分析因设计”的技术合并时，围绕3D无人机网络行为的不确定性最终可以被打破。
“这个解决方案打破了维数的诅咒，对于随机系统、基于强化学习的控制和动态图形游戏的最优控制的准确性和可扩展性至关重要，”Wan博士描述道。最终，该技术将为多架无人机的设计和控制系统提供更有效的方法，并实时评估它们的性能。再一次，这一进展表明，如何利用随机性来促进复杂网络中的稳健决策，而不是成为有效控制的障碍。
随机性不是有效控制的障碍，它可以被利用来促进复杂网络中的鲁棒决策。
分层的形成
最后，万博士的团队调查了网络中无人机之间的通信和数据传输的有效性，当飞行器以不同的编队飞行时，会发生怎样的变化。与之前的研究相反，他们发现无人机网络在平等结构中不能发挥最佳性能，在平等结构中，单个无人机最终可以自由支配它们在网络中的移动位置。相反，当这些车辆整齐地排列成一层一层地堆叠在一起时，它们更容易控制和管理。
Wan博士解释说:“我们检查了各种网络结构，发现位于集中和分散结构之间的分层结构非常有希望控制联网无人机。”“如果设计得当，这种分层结构可以显著降低吞吐量，同时仍能有效完成分布式控制任务。”当涉及到无人机网络的有效运行时，这是最后一块拼图。加上万博士最近研究的其他两个结果，这些见解首次揭示了一种实现这项技术的可行途径。
转变无人机网络的能力
在之前，随机系统不可避免的不确定性特征阻碍了无人机网络的通信和机动性，Wan博士和她的同事们的结果清楚地表明，如何接受随机。只要采取了正确的预防措施，即使是高度复杂的无人机空中网络，也能够与它们的环境进行无缝交互。万博士致力于将已开发的技术转移到应急响应领域，其中无人机建立了按需应急通信服务，以协助第一反应者。万博士总结说，她的技术将使手术更容易，这将很快使整个技术取得重大的新进展。
她说:“这项研究中发展的技术进步将有助于多个领域，包括移动网络、边缘计算、分散控制、实验设计，以及信息物理系统在不确定性下的一般实时决策。”多亏了万博士和她的同事，无人机网络的新兴技术现在看来将拥有一个光明的未来——有可能成为我们日常生活中与之互动的许多系统的组成部分。
个人反应
你下一步的研究是什么?