基于双向模糊脑情感学习预测模型的多无人机集群动态目标跟踪与避障研究

为解决无人机集群在复杂动态环境中实时轨迹预测与协同控制的难题，Lucas William Page团队开发了基于BFBEL-P（双向模糊脑情感学习预测）框架的分布式AI控制系统。该研究创新性地融合模糊推理与神经情感学习机制，实现了82.2%的短期预测精度提升和100%的跟踪成功率，为搜索救援、军事侦察等场景提供了无需预训练的轻量化解决方案。

　　

在无人机技术迅猛发展的今天，多无人机集群系统因其冗余性、可扩展性和集体智能优势，在环境监测、灾害救援和军事侦察等领域展现出巨大潜力。然而，现有集中式控制架构和静态编队策略难以应对动态复杂环境中的目标跟踪挑战，特别是当遇到移动目标、障碍物遮挡或传感器失效等情况时，传统方法如LSTM（长短期记忆网络）和MPC（模型预测控制）暴露出训练依赖性强、计算成本高等缺陷。

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》最新发表的研究中，新南威尔士大学团队提出革命性的BFBEL-P（Bidirectional Fuzzy Brain Emotional Learning Prediction）框架。这项研究从生物神经系统获得灵感，模拟大脑杏仁核-眶额皮层的情感调节机制，构建了兼具快速响应和持续学习能力的分布式预测系统。

关键技术包括：1）BFBEL-P神经模糊架构，通过高斯隶属函数处理传感器输入，采用O(n)计算复杂度的在线学习规则；2）基于Reynolds群集模型的三维协同控制算法，整合凝聚力（R_C）、分离力（R_S）和对齐力（R_A）；3）多线程数据融合机制，通过滚动平均（x?）实现预测共识；4）人工势场（APF）避障模块，设置影响半径ρ₀=1.5m。

研究结果部分：

1. 1.

   预测性能对比

   BFBEL-P在5步预测时仅需0.29秒，x轴误差2.50m，显著优于LSTM的0.41秒/0.16m和曲线拟合的0.0025秒/9.77m（y轴），在Jetson Nano平台实现6.5ms延迟和310MB内存占用。

2. 2.

   集群动力学分析

   群体度量（λ）稳定在1-2.5m范围，有序度（Ψ）波动小于0.275rad/s，验证了编队稳定性。遭遇障碍时，无人机通过分裂重组策略保持100%避碰成功率。

3. 3.

   抗干扰验证

   在70秒模拟中，即使无人机1、3因遮挡丢失数据，系统仍通过剩余节点的σ<2标准差预测维持跟踪，展现强鲁棒性。

这项研究开创性地将情感计算引入分布式无人机控制，其生物学启发的学习机制突破了传统AI对大数据训练的依赖。实际意义在于：1）为灾害搜救提供实时目标追踪方案；2）军事领域实现抗干扰集群作战；3）推动边缘计算在自主系统中的应用。未来通过集成群体智能算法，可进一步扩展至大规模异构无人机协同场景。