基于双向模糊脑情感学习与蒙特卡洛模拟的无人机集群动态目标轨迹预测与协同避障研究

为解决无人机(UAV)集群在复杂动态环境中实时轨迹预测与协同避障的难题，研究人员提出了一种基于双向模糊脑情感学习预测(BFBEL-P)的新型人工智能框架。该研究整合模糊推理、神经情感学习与分布式多智能体协调，实现了82.2%的短期预测精度提升、15%的预测时间缩减及100%的障碍规避成功率，为搜索救援、军事侦察等任务提供了轻量化、无预训练的分布式解决方案。

　　

在无人机集群技术快速发展的今天，动态环境中的目标追踪如同让一群蜜蜂在狂风中的花丛间精准采蜜——传统集中式控制架构就像僵化的舞步，难以应对突发障碍；而依赖预训练的深度学习模型则像需要背诵整本词典才能说话，无法适应瞬息万变的任务场景。更棘手的是，现有方法在传感器失效、通信延迟等现实条件下表现堪忧，这严重制约了无人机在灾害救援、战场侦察等关键任务中的应用。

为此，Tran等人在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的研究中，构建了名为BFBEL-P的生物启发智能框架。该模型巧妙模拟了人类大脑中杏仁核与眶额皮层的情绪调节机制：当无人机"感知"到目标移动时，其内置的模糊高斯隶属函数(如p_ij=exp[-(i_i-?_ij)²/2σ_ij²])会将原始数据转化为"神经信号"，随后通过v_ij（杏仁核权重）和w_ij（眶额皮层权重）的对抗性调节，最终输出类似"本能反应"的预测指令u_BFBEL-P=a_i-o_i。这种结构使每架无人机都成为能独立学习、快速决策的智能体，再通过滚动平均融合策略(如k?_n=1/N∑k_n-i)实现群体智慧涌现。

关键技术方面，研究团队采用三管齐下的策略：(1)基于Reynolds群集算法的分离-对齐-内聚规则实现基础编队；(2)通过蒙特卡洛模拟生成多组预测轨迹，采用φ_c=φ₁+φ₂+φ₃三维误差评估体系筛选最优解；(3)结合人工势场(U_rep=η(1/ρ-1/ρ₀)²)实现实时避障。所有算法均在虚拟化Jetson Nano平台上以多线程方式运行，模拟真实嵌入式环境。

研究结果部分展现出突破性进展：

1. 1.

   预测性能：在追踪"8"字形移动目标时，BFBEL-P将短期预测误差控制在2.5m（X轴）和2.99m（Y轴），虽略逊于LSTM的0.16m，但耗时仅0.29秒（4机协同时），且无需任何预训练。

2. 2.

   系统效能：群体度量λ显示无人机间距稳定在1-2.5m，角速度偏差Ψ<0.275rad/s，证明编队稳定性。在70秒的障碍规避测试中，集群成功分裂重组且零碰撞。

3. 3.

   计算效率：在Jetson Nano上实现6.5ms延迟、310MB内存占用的轻量化部署，功耗仅3.2W。

这项研究的里程碑意义在于：首次将神经情感学习机制引入分布式无人机预测控制，通过μ级模糊化处理(α=β=0.1)实现了人类似的在线适应能力。相比需要"千次练习"的LSTM或"刻板机械"的曲线拟合，BFBEL-P如同具备条件反射的神经系统，在森林火灾监测、城市巷战等极端场景中展现出巨大潜力。未来通过集成粒子群优化等全局规划算法，或将开启新一代仿生集群智能的新纪元。