國內(nèi)外研究者對無人機(jī)集群類腦導(dǎo)航系統(tǒng)開展了大量分析研究，針對目前存在的關(guān)鍵問題和發(fā)展趨勢，無人機(jī)編隊集群類腦導(dǎo)航系統(tǒng)的難點(diǎn)及重點(diǎn)主要是:

 

　　1)在密集編隊飛行應(yīng)用環(huán)境下，導(dǎo)航系統(tǒng)誤差傳播特性的變化對不同時空下的模型自適應(yīng)表達(dá)提出了新的要求，如何借鑒生物腦導(dǎo)航機(jī)理建立無人機(jī)類腦定位感知定位模型，以及對適應(yīng)密集集群編隊飛行環(huán)境的導(dǎo)航系統(tǒng)誤差建模這一問題亟待解決。

 

　　2) 密集集群編隊中的無人機(jī)飛行密度高，隊形控制復(fù)雜，對相對導(dǎo)航定位精度和魯棒性要求極高，因此需要解決密集集群飛行環(huán)境量測特征下基于類腦感知機(jī)理的相對導(dǎo)航信息融合方法。

 

　　3) 針對密集集群編隊對高可靠導(dǎo)航測量信息的要求，為確保無人機(jī)密集集群編隊導(dǎo)航系統(tǒng)對編隊無人機(jī)飛行狀態(tài)的可靠測量，必須解決在參考信息可用性變化的條件下，導(dǎo)航系統(tǒng)對故障信息的快速診斷和智能主動容錯的問題。

 

　　4) 在仿真驗證方面，實現(xiàn)從單機(jī)類腦到群體類腦的編隊導(dǎo)航仿真，及從簡單任務(wù)到復(fù)雜編隊任務(wù)場景的驗證。

 

　　4 結(jié)束語

 

　　類腦編隊導(dǎo)航是當(dāng)前人工智能的研究熱點(diǎn)，但是我們必須認(rèn)識到，當(dāng)前我們對于大腦內(nèi)部功能的實現(xiàn)和大腦內(nèi)部神經(jīng)元細(xì)胞之間的信息傳遞機(jī)制等研究仍不夠深入，因此，要完全弄清類腦導(dǎo)航機(jī)理我們還有很多的工作要做。我們需要在已有認(rèn)知機(jī)理的基礎(chǔ)上進(jìn)行更深層次意義上的研究，并將相關(guān)成果應(yīng)用于類腦導(dǎo)航、醫(yī)學(xué)研究等意義重大。希望本文的綜述能為其他研究者豐富無人機(jī)編隊集群類腦導(dǎo)航理論及應(yīng)用時提供參考價值。