23. Abbeel, P., Ganapathi, V., Ng, A.Y.: Modeling vehicular dynamics, with applica- tion to modeling helicopters. In: Neural Information Processing Systems.  (2005)

24. Nolfi, S., Floreano, D.: Evolutionary robotics. MIT Press, Cambridge, MA  (2000)

25. Togelius, J., Lucas, S.M.: Evolving controllers for simulated car racing. In: Pro- ceedings of the Congress on Evolutionary Computation. (2005)

26. Togelius, J., Lucas, S.M.: Forcing neurocontrollers to exploit sensory symmetry through hard-wired modularity in the game of cellz. In: Proceedings of the IEEE 2005 Symposium on Computational Intelligence and Games CIG05. (2005) 37–43

27. Ng, A., Kim, H., Jordan, M., Sastry, S., Ballianda, S.: Autonomous helicopter flight via reinforcement learning. Advances in Neural Information Processing Systems (2004)

28. Ng, A., Coates, A., Diel, M., Ganapathi, V., Schulte, J., Tse, B., Berger, E., Liang, E.: Autonomous inverted helicopter flight via reinforcement learning. In: Proceed- ings of the International Symposium on Experimental Robotics.  (2004)

29. De Nardi, R., Togelius, J., Holland, O., Lucas, S.: Neural networks for helicopter control: Why modularity matters. In: IEEE Congress on Evolutionary Computa- tion. (2006)

30. Autopilot: Do it yourself UAV. (http://autopilot.sourceforge.net)

摘要：我们描述了进一步进展的MAV（微型飞行器）被设计为一个支持工具进行调查空中植绒。我们的研究重点是使用低成本的现货车辆和传感器，以实现快速原型开发，成本、详细的嵌入式电子设计和提出了所选择的玩具直升机的改进，描述用于状态估计的状态。惯性数据的融合通过无噪声的卡尔曼滤波器来估计直升机的状态，这形成控制系统的主要输入。同时，使用中的直升机的尾部动态模型是可用的，方法基于人工进化的推进器设计而提出的自动化系统识别。结果是获得了初步直升机的动态模拟器，以及一些鼓励解决植绒问题的解决。

1简介

Swarm机器人已建立了当今的一个研究领域；它提供可扩展性的优势，通过冗余的鲁棒性、灵活性和减少单个机器人的复杂性。 在群集智能中，涉及用于控制一组代理的运动的方法（实际上或虚拟空间）使用直接受到真实的心理学观察启发的规则鸟或鱼群体。

自从雷神[1]开发的植绒的精液处理，几个研究人员探索了在真实平台或模拟中植绒的想法。涉及在真实机器人中植绒的大部分工作集中在轮式机器人[2] [3]或具有有限动态能力的机载机器人[4];因为所使用平台的内在动态感觉有所限制，这些都没有实例实现真正值得研究的流体植绒。Crowther解决了车辆的问题，在他的模拟一个羊群更复杂的动态的飞机[5]。他的研究成功地证明了植绒作为一种潜在的可用性分散交通控制方法。特别是它表明通过简单地改变与雷诺规则出现在鸡群结构中相关的权重。然而，全向的感知是假设，并且忽略噪声的存在。最近，在NASA Dryden飞行研究中心进行[6]两个UAV的协调（以两个仪表模型飞机的形式）使用雷诺的植绒规则。 GPS信息用于确定rel-飞机的位置，这足以保证协调。不幸的是，关于这个项目的更多细节仍然不可用。另一个有趣的应用程序由Atair Aerospace Inc.[7]在域中开发的导向叶子;使用由植绒启发的基于行为的算法确保所有载有有效载荷的旁翼将在同一地区一起着陆。

在最近几年，植绒和分布式控制的问题代理在控制系统社区[8] [9] [10]中越来越受欢迎。稳定性、鲁棒性以及传感或通信的影响的问题目前正在考虑延误; 见[11]中的更广泛的审查领域。在最近的一篇文章[12]中，OlfatiSaber提出了一种理论方法植绒 定义单个距离相关电位函数来实现凝聚和分离。一个特别好的定义的潜力函数产生具有有限截止的平滑成对势能简化了稳定性分析。 因为内聚力分离和对齐可以导致碎片化，对控制添加额外的贡献形式的从进展到目标点的导航反馈。论文还提出了通过引入虚构的障碍物回避行为代理靠近障碍物。