由国际团队开发的一种新的节能数据路由算法可以使无人飞行器群保持飞行并帮助他们更长的飞行时间，本月在《混沌》杂志上报道了一个国际研究人员团队。
无人机群是协作的，互通的UAV组，用于越来越多的民用和军事应用。在灾害应对中，特别是在本地通信基础设施被破坏时，与一个或多个本地基站链接的无人机群像天上的眼睛一样，为急救人员提供了至关重要的伤害和幸存者信息中国机械网okmao.com。
中山大学的研究人员合著者吴慧琛说：“无人机的电池容量是一个严重的缺陷，限制了它们在延长的搜索和救援任务中的使用。”
UAV的大部分能源消耗可能与高带宽和较长的传输时间有关-在这种情况下，请考虑一下手机电池的耗电情况。为了解决这个问题，Chen和他的同事们开发了一种无人机群数据路由算法，该算法利用团队的力量来最大化实时传输速率并最小化单个无人机电池的挑战。
他们的新混合计算方法结合了线性规划和遗传算法从而创建了“多跳”数据路由算法。遗传算法使用自然选择的模拟来解决混沌优化问题，自然选择是驱动生物进化的过程。
实时地，新的基于LP的自适应遗传算法（ALPBGA）可识别群内最低的通信能量路线，并同时平衡单个UAV的电力使用，例如通过确定哪个UAV将信息发送到基站来实现。
“通过平衡无人机之间的功耗，我们显着增强了整个系统的能力，”加拿大安大略科技大学合著者帕特里克·洪说。“我们的仿真表明，我们的方法可以胜过现有的现有方法。”
这些计算机模拟表明，尤其是当机群从10个增加到数百个时，与现有领先的无人机机群通信算法相比，ALPBGA将停止通信的无人机数量减少了30％至75％。
Chen说：“我们相信我们的研究结果将激励其他人设计更节能的无人机通信系统。”他计划扩展ALPBGA研究，以在不同的群飞轨迹范围内对其进行优化。