在军用方面，无人机集群可以由多种类型的无人机组成，可以代替有人机，完成复杂危险的任务。如：在战场上遂行护卫、侦察、打击、毁伤判定、目标追踪与精准打击等任务。

 

       无人机集群还可构成大型安保网络，可用于安保、禁毒侦察；搭载人脸识别设备的无人机集群可在环境复杂的人群中寻找犯罪嫌疑人及失踪人员，等等。

 

       5 结论

 

       在遂行任务中，无人机集群系统本身所具有的“自愈”能力和强鲁棒性能有效解决现有单机系统的不足，但无人机集群技术的研究还存在以下局限性：

 

       （1）目前，无人机集群技术的研究多处于理论和试验阶段，现行的多无人机编队大部是基于地面站对集群中每个无人机或对其分组进行的控制，还未真正实现无人机集群的自主控制。基于深度强化学习技术的无人机集群自主决策、自主任务协同、编队队形与变换、机间信息交互共享等方面的研究还不够深入。

 

       （2）为了研究生物智能群体模型，往往只考虑群体当前状态进行决策研究，在建模时进行模型简化，但是生物群集是有记忆功能的，忽略了历史状态的生物群集模型，映射到无人机集群模型进行分析与仿真、群体智能决策研究时会造成无人机集群系统模型的部分结果失真。

 

       （3）无人机集群中多智能体间的信息通信与交互呈现出立体空间、通信主体多变等特性，目前对无人机通信问题研究还不够深入。现阶段的通信技术存在数据传输延迟、丢包，且不能及时进行变主体、多方位通信，不能适应无人机集群态势感知技术，难以满足无人机集群通信要求。5G通信技术的发展与应用是提升无人机集群通信与信息交互智能化能力的重要途径。

 

       总之，新一代人工智能技术是实现无人机集群技术自主决策的技术之首，立足于人工智能，开发基于群体智能的无人机集群控制系统，实现无人机集群群体智能的技术集成，是新一代无人机集群技术研究的主要方向。具备群体智能的无人机集群不仅在国防科技领域大显身手，在民用如地质勘探、智慧交通、抢险救灾、农林植保、物流等领域也将大有可为。