飛控中的無人機集群：蜂群算法與遺傳算法一、從一次集群試飛炸機說起去年夏天在郊外測試12架四旋翼的編隊飛行，用的是改進的粒子群算法做路徑規(guī)劃。飛了大概三分鐘，二號機突然偏離航線，帶著三號、五號一起撞向樹叢。事后回傳日志發(fā)現(xiàn)，二號機的鄰居節(jié)點權重在某個時刻突然跳變到異常值——蜂群算法里那個“跟隨最優(yōu)個體”的系數被某個局部極值點卡死了，導致整個子群跟著跑偏。那次之后我花了兩個月重寫集群協(xié)同模塊，核心就是把蜂群算法和遺傳算法揉在一起用。今天這篇筆記，就聊聊這兩個算法在飛控集群里的真實落地經驗，以及那些容易讓人翻車的坑。二、蜂群算法：不是所有蜜蜂都聽話蜂群算法（Artificial Bee Colony, ABC）在無人機集群里最常見的用法是任務分配和路徑規(guī)劃。核心邏輯分三塊：采蜜蜂（雇傭蜂）、觀察蜂、偵察蜂。對應到飛控里，采蜜蜂就是正在執(zhí)行任務的無人機，觀察蜂是評估鄰居狀態(tài)并調整自身行為的節(jié)點，偵察蜂則是發(fā)現(xiàn)新路徑或新目標的探索者。代碼實現(xiàn)時最容易踩的坑是“信息素”的更新頻率。別把信息素衰減系數設得太小，否則集群會陷入局部最優(yōu)。我見過有人把衰減系數設成0.1，結果三架無人機在同一個障礙物前反復繞圈，像極了無頭蒼蠅。實際調試時建議從0.5開始試，根據集群規(guī)模動態(tài)調整——10架以下用0.6，50架以上降到0.3左右。另一個坑是“跟隨最優(yōu)個體”的權重。蜂群算法里，觀察蜂會以一定概率跟隨采蜜蜂中的最優(yōu)者。但在飛控場景下，最優(yōu)個體的通信延遲如果比其他節(jié)點大200ms以上，整個集群就會跟著一個“過時”的最優(yōu)解跑偏。