［摘 要］ 無(wú)人機(jī)的視覺(jué)智能、智能協(xié)同、規(guī)劃設(shè)計(jì)是人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)、視覺(jué)識(shí)別技術(shù)等的成功應(yīng)用，目前無(wú)人機(jī)實(shí)驗(yàn)因涉及飛行器空域限制、實(shí)驗(yàn)安全、人員管理等問(wèn)題，無(wú)法開(kāi)設(shè)實(shí)體實(shí)驗(yàn)課程，特別是集群編隊(duì)實(shí)驗(yàn)代價(jià)巨大。傳統(tǒng)教學(xué)中，這部分內(nèi)容以理論講解為主，效率低、體驗(yàn)差，難以激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)能動(dòng)性。運(yùn)用虛擬仿真手段，引導(dǎo)學(xué)生參與無(wú)人機(jī)集群表演設(shè)計(jì)全過(guò)程，通過(guò)編隊(duì)設(shè)計(jì)、路徑優(yōu)化、燈光規(guī)劃等過(guò)程，幫助學(xué)生體驗(yàn)人工智能項(xiàng)目設(shè)計(jì)流程和合作方式，掌握無(wú)人機(jī)集群飛行特點(diǎn)，理解多智能體協(xié)同，探索降低碰撞概率的方法，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，提高其實(shí)踐創(chuàng)新能力。

［關(guān)鍵詞］ 無(wú)人機(jī)；虛擬仿真；人工智能

［基金項(xiàng)目］ 2022年度浙江省高校實(shí)驗(yàn)室工作研究項(xiàng)目“基于AI的無(wú)人機(jī)編隊(duì)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)”（ZD202201）

［作者簡(jiǎn)介］ 詹建國(guó)（1982—），男，浙江諸暨人，碩士，杭州師范大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院實(shí)驗(yàn)師，主要從事虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目建設(shè)和人工智能研究；陶國(guó)芳（1972—），男，浙江湖州人，學(xué)士，杭州師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)室與設(shè)備管理處高級(jí)工程師（通信作者），主要從事虛擬仿真實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目建設(shè)與管理研究。

［中圖分類號(hào)］ G642.0 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A ［文章編號(hào)］ 1674-9324（2024）38-0001-06 ［收稿日期］ 2023-03-31

人工智能的工業(yè)應(yīng)用需要融合多專業(yè)多學(xué)科的知識(shí)。盡早讓不同專業(yè)學(xué)生了解和熟悉人工智能技術(shù)，有助于他們結(jié)合本專業(yè)知識(shí)實(shí)現(xiàn)“人工智能化”的發(fā)展。然而，人工智能算法往往比較抽象難懂，需要結(jié)合具體應(yīng)用進(jìn)行教學(xué)講解。無(wú)人機(jī)應(yīng)用可以生動(dòng)形象地體現(xiàn)這些技術(shù)，比如無(wú)人機(jī)的視覺(jué)智能、智能協(xié)同、規(guī)劃設(shè)計(jì)就是人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)、視覺(jué)識(shí)別技術(shù)等的成功應(yīng)用。學(xué)生通過(guò)參與“機(jī)器人與人工智能”課程，可以實(shí)現(xiàn)理論知識(shí)運(yùn)用于實(shí)際應(yīng)用的落地，還可培養(yǎng)學(xué)生對(duì)人工智能的學(xué)習(xí)興趣、專業(yè)交叉應(yīng)用能力、實(shí)踐動(dòng)手能力，進(jìn)而培養(yǎng)其創(chuàng)新思維和創(chuàng)新意識(shí)［1-2］。

一、實(shí)驗(yàn)開(kāi)設(shè)的背景和意義

“機(jī)器人與人工智能”是我校面向各個(gè)專業(yè)學(xué)生的通識(shí)課程，它圍繞人工智能的基本思想、基本理論、基本方法和應(yīng)用展開(kāi)，融合了人工智能和機(jī)器人技術(shù)的前沿知識(shí)，幫助學(xué)生提高參與人工智能項(xiàng)目的綜合能力，為后續(xù)發(fā)展打下基礎(chǔ)。課堂教學(xué)采用翻轉(zhuǎn)課堂、過(guò)程性評(píng)價(jià)等方式提高學(xué)習(xí)的能動(dòng)性和互動(dòng)性，引導(dǎo)學(xué)生探索人工智能前沿知識(shí)。為幫助不同學(xué)科背景的學(xué)生了解抽象的算法和模型，我們將人工智能技術(shù)融入應(yīng)用系統(tǒng)，在動(dòng)手實(shí)驗(yàn)中加深對(duì)方法、步驟和原理的理解。不同專業(yè)學(xué)生組隊(duì)參與人形機(jī)器人、智能小車(chē)、無(wú)人機(jī)等智能系統(tǒng)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)，并承擔(dān)不同的角色，從而理解不同專業(yè)知識(shí)在人工智能項(xiàng)目中的作用，實(shí)現(xiàn)多學(xué)科的融合和學(xué)生的個(gè)性化發(fā)展。

多智能體協(xié)同是分布式人工智能的一個(gè)重要分支，也是本課程的一項(xiàng)重要教學(xué)內(nèi)容，主要包括多智能體規(guī)劃、協(xié)商、交互機(jī)制等理論，在軍事、交通、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用前景。無(wú)人機(jī)集群是多智能體協(xié)同的一個(gè)重要載體和測(cè)試場(chǎng)景。近幾年，無(wú)人機(jī)集群的商業(yè)表演吸引了大量的目光，也激發(fā)了學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。為幫助學(xué)生更好地理解多智能體路線規(guī)劃技術(shù)，本課程引入無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)實(shí)驗(yàn)。學(xué)生通過(guò)組隊(duì)設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)表演，探索無(wú)人機(jī)飛行路徑優(yōu)化方法，體驗(yàn)多智能體協(xié)同開(kāi)發(fā)流程。

目前，無(wú)人機(jī)實(shí)驗(yàn)因場(chǎng)地、人數(shù)和設(shè)備等原因無(wú)法開(kāi)設(shè)實(shí)體實(shí)驗(yàn)課程，特別是集群編隊(duì)實(shí)驗(yàn)代價(jià)巨大，還涉及飛行器空域限制、實(shí)驗(yàn)安全、耗時(shí)、人員管理等問(wèn)題。傳統(tǒng)教學(xué)中，這部分內(nèi)容以理論講解為主，效率低、體驗(yàn)效果欠佳，難以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)能動(dòng)性。本項(xiàng)目運(yùn)用虛擬仿真手段，引導(dǎo)學(xué)生參與無(wú)人機(jī)集群表演設(shè)計(jì)全過(guò)程，通過(guò)編隊(duì)設(shè)計(jì)、路徑優(yōu)化、燈光規(guī)劃等過(guò)程，幫助學(xué)生體驗(yàn)人工智能項(xiàng)目設(shè)計(jì)流程和合作方式，掌握無(wú)人機(jī)集群飛行特點(diǎn)，理解多智能體協(xié)同，探索降低碰撞概率的方法，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，提高其實(shí)踐創(chuàng)新能力［3］。

二、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/p>

第一，幫助學(xué)生掌握無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)變換的基本原理，通過(guò)實(shí)際案例使學(xué)生實(shí)踐無(wú)人機(jī)編隊(duì)設(shè)計(jì)、編隊(duì)變換、燈光演示等操作過(guò)程，掌握無(wú)人機(jī)飛行和燈光控制的基本接口；通過(guò)完成無(wú)人機(jī)集群陣列變換項(xiàng)目，體會(huì)不同學(xué)科知識(shí)在人工智能項(xiàng)目分工中的作用，培養(yǎng)人工智能思維，實(shí)現(xiàn)知識(shí)、技能和素質(zhì)的有機(jī)融合。

第二，幫助學(xué)生探索航跡控制和風(fēng)險(xiǎn)控制方法，推動(dòng)學(xué)生探索使用人工智能方法規(guī)劃最優(yōu)飛行路徑，降低集群系統(tǒng)碰撞發(fā)生概率，培養(yǎng)學(xué)生解決復(fù)雜問(wèn)題的綜合能力；突破學(xué)校教學(xué)設(shè)施的時(shí)空限制，使學(xué)生能夠隨時(shí)隨地單獨(dú)進(jìn)行虛擬操作，熟悉無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)這一人工智能技術(shù)的重要載體，提高實(shí)驗(yàn)過(guò)程的直觀性和體驗(yàn)感［4-5］。

三、實(shí)驗(yàn)原理、教學(xué)過(guò)程與實(shí)驗(yàn)方法

本實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目通過(guò)3D建模、動(dòng)畫(huà)模擬、3D人機(jī)交互、可視化等方法仿真無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)變換的動(dòng)態(tài)過(guò)程［3］，其原理框圖見(jiàn)圖1。無(wú)人機(jī)集群不同陣列之間的變化是通過(guò)中央處理平臺(tái)集中控制實(shí)現(xiàn)的，航跡控制主要組件見(jiàn)圖2。

（一）實(shí)物場(chǎng)景下的實(shí)驗(yàn)原理

航跡控制原理：控制系統(tǒng)需要事先編排好每架飛機(jī)的位置、燈光和航跡方案，再通過(guò)每架飛機(jī)的飛控、定位、通信等系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)集群陣列變化的表演［4-5］。

1.飛控系統(tǒng)。本項(xiàng)目仿真四軸可編程無(wú)人機(jī)。它的飛行控制能力強(qiáng)，可實(shí)現(xiàn)前飛、后飛、懸停、平移，以及向任何方向調(diào)整自己的位置。為確保無(wú)人機(jī)飛行穩(wěn)定，中央處理平臺(tái)需要掌握一定的飛行數(shù)據(jù)。傳感器可以接收所有加速度、速度、高度、傾斜度的數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為電流傳輸給機(jī)上的計(jì)算器，并最終傳輸給中央處理平臺(tái)。無(wú)人機(jī)整列變化中需要用到的傳感器包括：壓力傳感器，控制無(wú)人機(jī)相對(duì)于出發(fā)點(diǎn)的高度，高度每升高30米，大氣壓下降千分之一；加速度儀，實(shí)時(shí)測(cè)量無(wú)人機(jī)傾斜度，控制飛行高度；陀螺儀，共有3個(gè)（每條軸線上一個(gè)），測(cè)量每條軸線上的旋轉(zhuǎn)角速度。陀螺儀對(duì)溫度很敏感，每次系統(tǒng)啟動(dòng)都會(huì)自動(dòng)校準(zhǔn)。

2.定位系統(tǒng)。室外定位系統(tǒng)采用民用GPS，其定位精度只有3～5米。直接用GPS定位，由于難免存在誤差，定位精度達(dá)不到編隊(duì)飛行的要求。為提高定位精度，定位時(shí)采用差分GPS技術(shù)。需要事先在地面上架設(shè)一個(gè)GPS基準(zhǔn)站，地面基準(zhǔn)站有事先標(biāo)注準(zhǔn)確的空間坐標(biāo)，然后跟實(shí)時(shí)測(cè)量到的GPS結(jié)果進(jìn)行差分。無(wú)人機(jī)則根據(jù)收到的誤差信息對(duì)自己的位置進(jìn)行實(shí)時(shí)糾偏。

3.通信系統(tǒng)。中央控制平臺(tái)和單機(jī)之間的通信采用移動(dòng)通信技術(shù)或無(wú)線電技術(shù)。移動(dòng)通信技術(shù)主要為4G或5G信號(hào)，相對(duì)于無(wú)線電來(lái)說(shuō)帶寬更寬，可容許大量的通信設(shè)備，缺點(diǎn)是受移動(dòng)信號(hào)范圍控制。無(wú)線電技術(shù)主要為IEEE 802.5令牌環(huán)網(wǎng)技術(shù)，“令牌”在無(wú)人機(jī)之間快速反復(fù)地傳遞，確保每一架無(wú)人機(jī)都有機(jī)會(huì)與中央控制平臺(tái)通信，令牌總線邏輯結(jié)構(gòu)如圖3所示。

IEEE 802.5的基本原理是利用令牌避免網(wǎng)絡(luò)沖突，提高網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳送率。傳送數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)由掌握令牌的中央控制設(shè)備先發(fā)送數(shù)據(jù)。接收數(shù)據(jù)的無(wú)人機(jī)會(huì)檢查表頭，若是送給自己的則進(jìn)行處理。無(wú)論是否是送給自己的，都會(huì)再傳下去，傳一圈后檢查資料是否相同以確定資料沒(méi)有傳輸錯(cuò)誤。送完數(shù)據(jù)后可依需要調(diào)整令牌的優(yōu)先度，再把令牌傳遞到下一臺(tái)無(wú)人機(jī)。若接收到令牌，但優(yōu)先度較自己的高，則要把令牌傳遞到下一臺(tái)無(wú)人機(jī)。

（二）無(wú)人機(jī)可編程控制接口

中央控制平臺(tái)通過(guò)可編程接口控制無(wú)人機(jī)集群的陣列變換。控制平臺(tái)先通過(guò)通信系統(tǒng)獲取每架飛機(jī)的位置、速度、加速度等信息，然后按照預(yù)設(shè)的航跡給每架飛機(jī)發(fā)送飛行控制指令，最后再根據(jù)位置和加速度信息，對(duì)每架飛機(jī)的位置進(jìn)行微調(diào)。這些信息的獲取和發(fā)送，都可以通過(guò)中央控制平臺(tái)的可編程控制接口實(shí)現(xiàn)，見(jiàn)表1。

（三）碰撞風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化原理

無(wú)人機(jī)陣列變換要控制好每架無(wú)人機(jī)飛行的航跡，最重要的是在有限的飛行距離下降低無(wú)人機(jī)碰撞發(fā)生的概率。無(wú)人機(jī)集群的目標(biāo)是不能讓任何兩架飛機(jī)在飛行途中發(fā)生碰撞，即任何一架飛機(jī)的最大碰撞概率表明了整個(gè)系統(tǒng)的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。編號(hào)i和j無(wú)人機(jī)發(fā)生碰撞的概率采用正態(tài)分布的形式表示，兩架無(wú)人機(jī)離得越近越容易發(fā)生碰撞，計(jì)算公式為：

其中，μ為均值，σ表示標(biāo)準(zhǔn)差。dis（i，j）表示兩架無(wú)人機(jī)相距最近時(shí)刻的歐式距離，在整個(gè)飛行過(guò)程中離散化成1秒計(jì)算一次相互距離，那么，

其中，T表示兩個(gè)陣型變化需要的時(shí)間間隔，編號(hào)為i的無(wú)人機(jī)在t時(shí)刻的坐標(biāo)為（xit，yit，zit）。無(wú)人機(jī)集群表演時(shí)，不發(fā)生碰撞，即需要滿足。同時(shí)，考慮到無(wú)人機(jī)飛行會(huì)耗費(fèi)電能，飛行距離越短越好，因?yàn)椴煌瑹o(wú)人機(jī)之間電源容量相近，保證飛得最遠(yuǎn)的無(wú)人機(jī)飛行距離小于設(shè)定的電源要求即可，每架無(wú)人機(jī)飛行的距離需要滿足di＜dmax，dmax表示每次飛行的最大距離。di定義為：

其中，N表示航跡點(diǎn)的數(shù)目，即飛機(jī)變化飛行軌跡的重要節(jié)點(diǎn)。為減少變速和變軌的復(fù)雜性，設(shè)定每次陣型變化只允許設(shè)置3個(gè)航跡點(diǎn)。

碰撞風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化過(guò)程可以理解為保證p＜10-6的情況下，di盡可能小。上述求解過(guò)程是多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題，很難找到解析解，可以采用遺傳算法求解局部最優(yōu)解［6-7］。另外，碰撞風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化是開(kāi)放性的問(wèn)題，可以使用除遺傳算法之外的人工智能、數(shù)學(xué)、物理等方法進(jìn)行優(yōu)化。

（四）虛擬場(chǎng)景下的實(shí)驗(yàn)原理

為讓學(xué)生更好地理解人工智能的智能體協(xié)同概念，對(duì)機(jī)體、燈光和飛行場(chǎng)景，飛控、定位和通信系統(tǒng)，無(wú)人機(jī)可編程控制接口，編隊(duì)變換設(shè)計(jì)過(guò)程以及碰撞概率優(yōu)化過(guò)程進(jìn)行了仿真。該實(shí)驗(yàn)對(duì)無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)過(guò)程核心要素仿真度較高，是仿真環(huán)境下的真實(shí)體驗(yàn)。

1.機(jī)體、燈光和飛行場(chǎng)景的建模。無(wú)人機(jī)仿真采用物理部件3D掃描件，為真實(shí)物理部件在虛擬空間的再現(xiàn)，核心要素仿真度100%。燈光為三維平面皮膚覆蓋效果，燈光效果仿真度超過(guò)80%。圖4和圖5分別為無(wú)人機(jī)的立體結(jié)構(gòu)圖和三視圖。地形場(chǎng)景采用全景效果圖方式，體現(xiàn)立體空間位置和大小的關(guān)系，實(shí)現(xiàn)日照、天地差異的建模。采用物理運(yùn)行軌跡控件，實(shí)現(xiàn)飛機(jī)起飛、飛行和降落的動(dòng)畫(huà)效果。

2.飛控、定位和通信系統(tǒng)的仿真。本項(xiàng)目通過(guò)構(gòu)建三維坐標(biāo)系統(tǒng)，確定飛機(jī)在虛擬空間的位置和速度，仿真了無(wú)人機(jī)的加速度、速度、高度傳感器。學(xué)生可以實(shí)時(shí)觀察每架無(wú)人機(jī)的狀態(tài)信息。定位系統(tǒng)采用經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)化為XYZ坐標(biāo)轉(zhuǎn)換方法，實(shí)時(shí)仿真飛機(jī)經(jīng)度和緯度與三維空間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。無(wú)人機(jī)之間的通信由系統(tǒng)控制實(shí)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)了單機(jī)和中央控制系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)通信，仿真了通信過(guò)程，但并未仿真通信協(xié)議。

3.無(wú)人機(jī)可編程控制接口仿真。本項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了對(duì)常用可編程控制接口函數(shù)的仿真。實(shí)物系統(tǒng)中，學(xué)生編寫(xiě)飛行程序后，導(dǎo)入真實(shí)無(wú)人機(jī)實(shí)現(xiàn)飛行控制。在仿真系統(tǒng)中，相同的程序可以直接導(dǎo)入仿真系統(tǒng)，仿真系統(tǒng)進(jìn)行編譯后，實(shí)現(xiàn)對(duì)虛擬無(wú)人機(jī)集群的控制。

4.編隊(duì)變換設(shè)計(jì)過(guò)程的仿真。本項(xiàng)目將編隊(duì)變換過(guò)程分為編隊(duì)設(shè)計(jì)、燈光規(guī)劃和風(fēng)險(xiǎn)控制等步驟，用戶通過(guò)三維空間的交互操作，實(shí)現(xiàn)對(duì)編隊(duì)變換過(guò)程的實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，學(xué)生可以按需設(shè)置隊(duì)列陣型和燈光配置，并通過(guò)飛行模擬動(dòng)畫(huà)查看設(shè)置效果。如果設(shè)置參數(shù)不合理，或者不能正確規(guī)劃飛行路徑，都有可能導(dǎo)致碰撞風(fēng)險(xiǎn)過(guò)高。

5.碰撞概率優(yōu)化過(guò)程的仿真。碰撞概率優(yōu)化的計(jì)算過(guò)程由人工智能軟件完成。學(xué)生將計(jì)算結(jié)果通過(guò)無(wú)人機(jī)可編程控制接口導(dǎo)入仿真系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)碰撞概率的優(yōu)化。學(xué)生只有理解、掌握了無(wú)人機(jī)控制函數(shù)和遺傳算法，才能獲得較佳的航跡路徑規(guī)劃結(jié)果。學(xué)生在進(jìn)行驗(yàn)證測(cè)試時(shí)，實(shí)驗(yàn)軟件還會(huì)記錄不同時(shí)刻無(wú)人機(jī)的位置，比較無(wú)人機(jī)碰撞概率和飛行距離，用于對(duì)學(xué)生實(shí)驗(yàn)結(jié)果的客觀評(píng)價(jià)。

四、系統(tǒng)架構(gòu)、開(kāi)發(fā)環(huán)境和運(yùn)行效果

系統(tǒng)平臺(tái)由遠(yuǎn)程云服務(wù)器和本地實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)組成，云服務(wù)器用于存儲(chǔ)實(shí)驗(yàn)仿真數(shù)據(jù)、用戶信息、教師評(píng)價(jià)等內(nèi)容；本地實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)分為數(shù)據(jù)處理、資源管理和系統(tǒng)管理等模塊。系統(tǒng)開(kāi)發(fā)技術(shù)和運(yùn)行環(huán)境：3D仿真、HTML5，開(kāi)發(fā)工具：Unity 3D、Web 3D開(kāi)發(fā)包three.js，運(yùn)行環(huán)境：服務(wù)器CPU16核、內(nèi)存16 GB、磁盤(pán)240 GB、顯存1 GB、GPU型號(hào)i7-8750H、操作系統(tǒng)Windows Serve，數(shù)據(jù)庫(kù)Mysql。無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)變換虛擬仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)見(jiàn)圖6，系統(tǒng)控制界面和實(shí)驗(yàn)效果界面見(jiàn)圖7。

五、實(shí)施過(guò)程和效果

本項(xiàng)目以無(wú)人機(jī)集群為載體，運(yùn)用三維建模工具搭建無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)變換仿真系統(tǒng)，將無(wú)人機(jī)集群操作涉及的多個(gè)知識(shí)點(diǎn)融合，學(xué)生通過(guò)仿真平臺(tái)體驗(yàn)真實(shí)場(chǎng)景下的無(wú)人機(jī)集群編隊(duì)表演開(kāi)發(fā)過(guò)程。在交互過(guò)程中，學(xué)生可以通過(guò)鼠標(biāo)和鍵盤(pán)實(shí)現(xiàn)自由操作，設(shè)計(jì)編隊(duì)陣型、規(guī)劃燈光模式、查看飛行參數(shù)等，實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)陣列的旋轉(zhuǎn)和縮放功能；通過(guò)可編程接口可以設(shè)置各項(xiàng)飛行參數(shù)，控制每架無(wú)人機(jī)的飛行速度、方向和距離。通過(guò)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)，學(xué)生加深了對(duì)無(wú)人機(jī)操控體系的理解，提高了對(duì)編隊(duì)控制、風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)化的理解能力；在編隊(duì)設(shè)計(jì)和燈光控制環(huán)節(jié)中，學(xué)生可以充分展示自己的空間想象力，實(shí)時(shí)獲取設(shè)計(jì)結(jié)果的動(dòng)畫(huà)展示過(guò)程，加深對(duì)集群控制的理解；在三維場(chǎng)景中，多視角、多尺度完成各個(gè)實(shí)驗(yàn)步驟，提高編隊(duì)設(shè)計(jì)的開(kāi)放性，倡導(dǎo)探究式學(xué)習(xí)，提升了學(xué)生綜合實(shí)踐能力［6-7］。

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Design and Implementation of Virtual Simulation Experiment for Formation Transformation

of UAV Cluster

ZHAN Jian-guoa， SHAN Zhen-yua， TAO Guo-fangb

（a. School of Information Science and Technology， b. Laboratory amp; Equipment Management Department， Hangzhou Normal University， Hangzhou， Zhejiang 311121， China）

Abstract： The visual intelligence， intelligent collaboration， planning， and design of UAVs are successful applications of artificial intelligence deep learning technology and visual recognition technology. At present， UAV experiments cannot be performed due to issues like air traffic control， safety concerns in conducting experiments， personnel management， and especially the huge cost associated with conducting experiments on the formation and swarming flying， which makes experiments with UAV difficult to carry out. In traditional teaching， this part of the content is mainly based on theoretical explanations， which offers low efficiency and poor experience. This method is also unable to stimulate students’ learning initiatives. This project uses virtual simulation methods to guide students to participate in the entire process of UAV cluster performance design. Through formation design， path optimization， lighting planning， and other processes， the project helps students participate in the designing process and different collaborations， master the special features of UAV cluster flight， understand multi-agent coordination， explore ways to reduce the probability of collisions， stimulate interest in learning， and improve abilities to innovate and to apply the knowledge to practical issues.

Key words： UAV; virtual simulation; artificial intelligence