无处不在的集群运动

笔者在无人机蜂群背后的关键技术——集群智能中简单介绍了近几年火热的无人机蜂群概念背后的集群智能技术，在今天的文章中，笔者将对集群运动的概念进行更加详细的介绍。

对集群运动的研究最早来源于人们对自然界中生物群体运动的观察，例如鸟群的集体飞翔、鱼群的结队巡游，以及出现在各种场合的人群都是集群运动的典型代表。这种由大量简单个体所组成的群体在运动过程中自然形成的协调有序的运动以其高度协调性和抗干扰能力强的特点一直以来都吸引着集群运动研究者的目光。

椋鸟群集体运动

鱼群躲避捕食者所做的群体运动

对于集群运动的研究，不仅仅是出于对其形成机理的求知欲，更是出于将这种集群运动应用在机器人群体上。想象一下，大量的机器人在集群运动机理的作用下以一个整体的形式来完成各种各样的任务，例如在战场上大量的无人机在完全不依赖人员操控的情况下对敌方进行火力打击或封锁。

俄罗斯战斗机器人。引入集群智能技术可以通过大量机器人实现大规模自主作战

目前对于集群运动的研究表明，生物群体呈现出来的各种集群运动实际上是由个体之间相对比较简单的交互所产生的涌现行为。简单来说，就是个体之间遵循着某些简单的交流规则，把多个这样的个体放在一起让它们自主的运行，就会在整体形成这种非常有规律的群体运动，而这种从个体运动影响到群体运动的这一过程就叫做涌现。集群运动研究者的目的一直以来都是致力于揭示这种涌现的机理，但目前的研究层次还是仅仅停留在通过定义个体之间交流的规则来观察群体运动的表现形式。

对于集群运动的研究思路，主要分为两种：第一种思路是对集群这个整体进行研究，通过对形成集群的整个群体进行数学建模来分析集群整体的稳定性和运动性质，这种方法在早些年由于设备技术落后无法做到对个体的精准观测的情况下使用较多；第二种思路是通过对个体的交互规则和运动行为进行数学建模，从而观测其涌现至群体层次的运动性质。目前的主流研究思路是第二种通过研究个体行为来揭示群体运动，这种从个体进行研究的思路可以同时考虑个体运动的随机性、环境对个体的影响、个体的生理或心理特征等诸多现实因素，因而逐渐取代第一种研究方法，成为目前对集群运动研究的主流思路。

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集群运动的研究，其根本在于讨论个体遵循什么样的交互规则才能产生协调有序的集群运动。这方面的研究可追溯到20世纪80年代人们对于鱼群和鸟群集体运动的计算机模拟，多位研究人员对群体运动的模拟作出了突出的贡献。尽管他们构建的集群运动模拟在实现的形式上有所不同，但对于个体所遵循的交互规则都有相似的定义，群体中个体遵循三条规则：(1)避障(separation)规则：若有其他邻居个体距离当前个体较近时，要避免与该邻居发生碰撞。(2)结队(alignment)规则：对于距离适中的邻居个体，当前个体要保持与这些邻居个体一致的运动方向。(3)聚集(cohesion)规则：对于距离较远的邻居个体，当前个体要向这些邻居靠拢。通过这三条规则(简称SAC规则)同时发挥作用，便可以模拟出与实际鸟群或鱼群颇为相似的集体运动形式。

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由于SAC规则的提出对于集群运动的研究具有基础性意义，所以在其明确被总结出来之后，研究者们相继提出了各种基于该规则的集群运动模型(统称SAC模型)。近年来，随着对生物集群观测工作的开展，一些新的形成集群运动的成因陆续被发现，据此，多种有别于传统SAC规则的集群模型(统称非SAC模型)被陆续提出，例如通过对微生物集群运动的观测所提出的直接接触(碰撞)模型，在这种模型下，个体的运动仅在与其他个体碰撞的时候才会被执行。

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注：视频1为kilobot集群机器人，通过算法自主组成字母编队；视频2为swarmbot集群机器人，实现了通过集群行为合力运输人员；视频3为swarmaoid集群机器人，是swarmbot的拓展研究，通过不同形式的集群机器人协同进行任务。