机器人可以在茂密的竹林中自由穿梭这一幕并非出自电影大片，而是真实地在浙江湖州上演

自然界形成的复杂环境，机器人是未知的，没有事先的映射没有统一的中央指挥，每个机器人都是独立思考，依靠算法当场反应浙江大学的这项研究成果登上了最新一期《科学机器人》的封面

据浙大介绍，以前的机器人集群表演多是通过卫星定位和轨迹编码实现，由地面计算机控制在这种模式下，机器人群体一旦失去指挥，就会群龙无首，不仅无法保持队形，还很可能撞到障碍物或相互碰撞

这项新成果被Science Robtics评价为第一个可以在非结构化环境中自主飞行的集群系统避开障碍物后可以快速恢复队形

它们还可以相互合作，持续跟踪特定目标。

那么浙大团队做了什么呢。

鸟群模式

本文对飞行机器人的研究受到动物的启发，分为群体模式和羊群模式两种。

昆虫可以做短距离的反应运动基于反应的群体导航算法需要更少的计算能力和内存，机器人可以将其变得更小

鸟类的感官更敏锐，脑容量更大，可以做长期的轨迹规划基于轨迹规划的鸟群导航算法具有更强的性能和可扩展性，所以浙大团队选择了这个

在群体轨迹规划算法中，如果只考虑空间因素，机器人集群之间的协作会受到影响比如通过狭窄空间时，会出现拥堵，导致后面的机器人绕道而行

因此，浙大团队同时规划时间和空间的轨迹，采用稀疏参数优化和约束转录的方法来加快计算速度，实现实时计算。

在穿越高密度竹林时，这种算法允许多个机器人通过狭窄的缝隙避免碰撞，不用担心倾斜的竹子和起伏的地形。

除了轨迹规划，浙江大学团队还改进了视觉惯性里程表，用于群体定位。

开发了一种分布式漂移校正算法，以避免长距离积累的小误差最终导致相互碰撞每个机器人都具有完整的传感，定位，规划和控制功能，并使用高保真无线通信相互共享轨迹

在10次机器人的强化飞行实验中，研究人员关闭了GPS信号，临时添加了障碍物，在没有任何碰撞的情况下，由人类主动干扰。

实验用机器人由浙江大学控制科学与工程学院和湖州市实验室研制单个机器人只有手掌大小，比一罐可乐的重量还轻

搭载NVIDIA Xavier NX模块，6核CPU，384核GPU，8GB内存但在实验中，除了少数例外场景，CPU和GPU利用率都保持在40%以下，用有限的计算资源实现复杂行为

将用于救灾，勘探和运输。

该成果解决了混沌野外环境下机器人集群的自主导航问题，提高了对各种现实任务的适应性在地震，洪水和火灾中，机器人集群可以用来搜索，引导被困人员，或运输应急物资在生态研究和地质勘探中，机器人集群可以用于调查狭窄的环境

所开发的自主导航算法还可以用于火星车，月球车和多架货运无人机，运输重量超过单架运输能力的货物。

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