【会员下载】无人机群的最新发展与应用:技术、策略与挑战

2026年5月8日，MDPI 期刊刊登报告《无人机群的最新发展与应用：技术、策略与挑战》，动态且复杂的环境以及极具挑战性的任务要求无人机系统向协作、自主和认知方向发展。

无人机集群代表了空中机器人技术的一项革命性发展，它利用协同自主来提高作战效率。本研究详细考察了无人机集群系统、最新进展及其不同应用。我们分析了智能路径规划、任务分配、协同控制和安全问题等主要领域，重点关注人工智能和深度学习的集成，以增强决策能力和敏捷性。

我们探讨了群体智能领域的制约因素和潜在发展方向，以促进进一步的研究工作。无人机集群技术的不断进步及其在军事领域的应用探索凸显了反无人机集群策略日益增长的重要性。因此，研究这些策略对于预防和应对无人机集群作战具有重要的实践意义。

本文详细阐述了无人机集群的应用以及反无人机集群技术在战略作战中的重要性。此外，这项全面的文献研究旨在为无人机集群智能技术的最新进展提供创新性的视角。文章还探讨了未来的研究趋势和挑战，以找出研究空白。

本报告《无人机群的最新发展与应用：技术、策略与挑战》英文原文21页。加入蓝军开源情报知识星球，免费下载本文原文及2.0万字译文。需要报告联系电话：19118805880（微信同号）。

关键词：人工智能；深度学习；无人机；群体智能；无人机群

这是蓝军开源情报的第 588 期分享

编译 l 所长007

来源 l 蓝军开源情报（ID：Lanjunqingbao）

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一、引言

如今，民用和军用领域对具备多种功能的无人机的需求日益增长。人们对能够独立导航于各种环境并执行多种任务的创新型无人机的研发表现出浓厚的兴趣。过去十年，无人机的广泛应用引起了人们的极大关注，促使各种尺寸和重量的无人机应运而生。无人机是一种空中机器人，包括能够飞行数千公里的无人机，以及专为在有限环境下运行而设计的小型无人机。

按部署模式预测无人机市场规模 

无人机被定义为无需人工操作（无论是手动还是自动）即可运行的飞行器，用于运输军事或和平用途的有效载荷。弹道或半弹道飞行器、巡航导弹、榴弹炮、潜艇弹药和卫星不属于无人机的范畴。制造、导航、遥控技术和储能系统的进步使得各种无人机得以问世，这些无人机可以应用于人类难以、不可行或有害的场景。

1.1. 群体定义

尽管“群体”一词在包括行政和民用领域在内的传统和技术环境中被广泛使用，但它仍然缺乏标准化的定义。定义“群体”的难度因其语言特性而加剧，尤其是它既是名词又是动词的双重功能，导致概念上的不确定性以及相关的解释挑战。为了解决这个问题，区分名词形式和动词形式至关重要，并且当前的讨论应限定在名词形式上。

这种方法可以排除与动词形式相关的特征和含义，例如集群行为、群体行动和群体认知，这些特征和含义通常暗示着灵活适应的程序以及独立性、自主性和各种人格特征的概念。这种排除有助于对“群体”作为名词进行更准确、更细致的定义，使其摆脱通常与动词形式相关的冗余内涵和含义。对名词形式的“群体”进行精确且明确的解释至关重要。

1.2 蜂群类型

为了适应大规模集群作战，多载具协同作战需要对指挥控制框架进行重大变革。美国海军研究生院正在开发一种50对50的集群空中对抗模式，而哈佛大学的研究人员则构建了一个由1000多个基础机器人组成的集群，这些机器人协同工作以形成简单的阵型。

随着集群中单元数量的增加，人类的监管必须逐步从对每个单元的单独监管过渡到对集群的集体控制。集群的有效指挥控制是一个新兴的研究领域。潜在的指挥控制框架涵盖了从高度集中到逐渐分散的权力结构。图3描述了不同类型的集群指挥控制模型。

不同类型群体指挥控制模型的描述。其中，（a）共识协调，（b）集中控制，（c）涌现协调，（d）分层控制。

二、文献综述

人工智能驱动的无人机群正在迅速改变空中作战的格局，将军事优势从昂贵的装备转移到协同自主作战能力上。人工智能使众多低成本无人机能够作为一个集成系统而非各自独立的个体运行。这些无人机群可以突破传统的防空系统，瞬间做出反应，并在不损失任何资源的情况下执行作战任务。人工智能无人机群已成为现代战争中一支高度不可预测的力量，各大国家都在竞相部署此类无人机。

2.1. 无人机群轨迹生成

对于无人机群而言，轨迹生成是其执行特定任务时的首要任务。文献提出了一种创新方法，用于为四旋翼无人机群生成最优路径时间，使其能够导航通过预定的检查点，同时优化机动性并避免碰撞。仿真和实验飞行测试表明，该方法能够为自动竞速无人机群生成优化的高速轨迹。多架无人机进行空中监视在各种应用中都具有巨大的潜力。然而，目前关于集群跟踪的研究普遍无法在障碍物环境下提供持续的目标可见性。

2.2 无人机群轨迹预测

在集群间军事作战和运输中，无人机集群的轨迹预测是提升无人机效能的最重要技术之一。参考文献首先描述了链路信道容量的测量方法，用于记录无人机集群内部的数据交换，从而构建了无人机集群系统的框架。该文献提出了一种动态图神经网络模型，该模型采用编码器和解码器结构，结合了图卷积网络和门控循环单元。该方法同时考虑了不断变化的网络配置和无人机集群的运动数据，从而有助于提高预测精度。实验重点关注预测准确率、节点数量稳定性以及抗噪声能力，以此评估模型的性能。

2.3. 应对无人机群的技术

在战略战争中，应对敌方无人机群是当今面临的主要挑战之一。目前，许多研究人员致力于开发一种优化的技术来对抗作战中的无人机群。参考文献探讨了在公海以航空母舰为目标时，无人机群攻防对抗中的决策过程。该系统被设计为一个多智能体框架。每架无人机都被建模为一个独立的自主实体，能够根据集群的作战规则、跟踪半径和敌方位置做出决策。

针对数据共享速率不足的问题，该文献开发了一种基于分布式拍卖的无人机群算法。该技术的关键在于其容量，它允许每架无人机在整个飞行过程中做出实时决策，即使无人机交互系统中的通信硬件更新速率受到限制。算法变量经过优化，以实现更高效的目标分布和清除。

2.4. 无人机群的最优智能

无人机群需要具备最佳智能水平才能参与高风险应用，例如消防、灾害支援设备等。参考文献研究了诸如布谷鸟搜索（CS）、灰狼优化（GWO）、象群优化（EHO）、樽海鞘群算法（SSA）、帝王蝶优化（MBO）和粒子群优化（PSO）等常用群体智能技术在解决第六代（6G）移动网络问题的有效性和效率。由于未来物联网（IoT）服务的发展，6G网络面临着诸多挑战，包括海量连接、更大的网络带宽和极低的延迟。该研究专门探讨了在各种群体智能技术存在的情况下，三种场景的运行情况。

三、 无人机群的一些主要应用

无人机群显著改变了国防领域的成本效益评估。与以往相比，便携式无人机群提供了一种经济高效、适应性强且稳健的选择。无人机群能够实现陆、空、海三方协同作战，从而提供卓越的实时态势感知能力和敏捷性。它能够摧毁防御系统、渗透敌方基础设施，并通过部署隐蔽和实体力量执行作战任务，同时展现出极高的伤亡容忍度。尽管对单架无人机及其现有用途进行了广泛的研究，但仍存在一些可以通过无人机群来解决的限制，本部分将对此进行探讨。图4列出了无人机群的不同应用。

无人机群的不同应用。

四、无人机群自主控制算法

我们似乎正处于人工智能驱动战略行动变革的边缘。研究人员已经对这一变革的各个方面进行了研究，其中最活跃的讨论之一是关于致命性自主武器的问题。一些研究人员认为，自主武器，特别是自主无人机群，由于其能够在极少人为干预的情况下运行、执行复杂的战略并快速响应不断变化的作战环境，因此具有主宰战场的潜力。

增强的自主性可以提高生存能力。大量由人操控的无人机很容易因操作员的损失而失效。在由人操控的无人机群中，操作员是最脆弱的环节，因为使其失去行动能力或瘫痪将导致整个无人机群无法运作。即使没有与敌人交战，操作员也可能因疾病或受伤而受到影响。

五、挑战与未来研究趋势

机器学习、人工智能和无人机自主技术的进步正在拓展无人机的运行和应用潜力。导航自主的特性将使无人机能够在无需人工直接监督的情况下执行复杂的任务，从而提高潜在应用（包括包裹递送和监控）的安全性、可靠性和成本效益。5G的出现和即将到来的6G将通过提供更快、更高效的连接以及创新的未来前景，为无人机创造新的机遇。这些技术将促进此类设备在大距离上的高速实时数据传输和自主运行，从而使其能够在特定领域执行更高级、更复杂的功能。

无人机正在逐步集成各种精密复杂的传感器，包括各种类型的摄像头、激光雷达系统以及用于识别气体和化学物质的传感器技术。这些传感器使无人机能够执行包括高分辨率3D测绘、精确的工业检测以及准确高效的环境控制和监控等活动。无人机的未来蕴藏着令人兴奋的可能性，同时也面临着复杂的挑战。随着这些新兴技术日益融入我们的社会，我们必须密切关注其发展，并确保其合乎道德、安全和负责任的使用。

六、结论

群体机器人技术取得了显著进展，尤其是在空中机器人领域。无人机群利用众多协同机器人的协作能力，为解决复杂任务提供了一种独特而有效的方法。人工智能驱动的无人机群正在迅速改变空中力量的本质，将军事优势从昂贵的平台转移到同步自主作战。人工智能使众多低成本无人机能够作为一个整体系统运行，而非各自为政。本研究提供了无人机群的背景信息，包括无人机群的类型和定义。

我们调研了三个关键领域的大量文献，即轨迹生成、轨迹预测以及对抗无人机群的技术，这些技术可以为民用或作战行动提供不同的解决方案。我们讨论了无人机群的一些主要应用，不仅包括军事作战，还包括保护平民、野生动物和环境免受气候变化引发的森林火灾的威胁。此外，本文还指出了一些研究空白，这些空白可以为该研究领域未来的研究趋势和挑战提供方向。本文可作为该领域研究人员基础知识的重要支柱。

《无人机群的最新发展与应用：技术、策略与挑战》【目录】

摘要 1

一、引言 3

1.1. 群体定义 7

1.2 蜂群类型 8

1.2.1. 共识协调 9

1.2.2. 集中控制 9

1.2.3. 涌现式协调 10

1.2.4. 分层控制 10

二、文献综述 11

2.1. 无人机群轨迹生成 11

2.2 无人机群轨迹预测 13

2.3. 应对无人机群的技术 15

2.4. 无人机群的最优智能 17

三、 无人机群的一些主要应用 19

四、无人机群自主控制算法 25

五、挑战与未来研究趋势 29

六、结论 33

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