无人机应用的未来显然是朝着群体系结构发展，相比来说较低的成本和人身风险为无人机群部署提供了强有力的驱动力。这项技术的未来发展将从无线通信网络、灾害监测、搜索救援和军事应用等方面展开，仅军事应用就有很多，包括进攻和防御领域。
态势感知是所有军事行动的关键。通常，大多数地面行动都依赖卫星图像、地面侦查或航空摄影。这种方法的缺点是有必要进行不间断的人工干预和数据输入。已经有许多人试图开发一个系统，向战区指挥官提供实时数据。在军事机构最近的出版物中，对协作式SoS(SoS是由单个系统组成的系统，这些系统协同工作以实现更高级别的能力)的需求也很明显。特别是，美国陆军研究实验室（ARL）宣布了分布式协同智能系统与技术（DCIST）计划。在公告中，声明指出“为了将这一愿景扩展到2040年及以后，还设想未来的智能系统将需要表现出适度的自主水平，并能够在大型异构智能体团队中工作。
本文将介绍一个用于战场测绘的无人机（UAV）群组成的SoS。该SoS将在特定地理区域部署多架带有光学传感器的无人机，以进行监视和任务规划。无人机将协同探测、识别和定位搜索区域内的威胁，并将这一些信息传递给地面站。各地面站应按地理位置隔开，以便向指挥官和军事人员传播有效的数据。这种自主操作减少了那些一定要通过调查原始图像以寻找威胁的操作员，单个操作员也能够从单个控制站与整个SoS进行交互。
开发该SoS的最大的目的是定位战场上的威胁，以便地面部队任务能够跟踪、打击和击败敌人。无人机集群能够最终靠鸟瞰战场为地面人员提供必要的数据，以便进行态势感知和决策。展示客户的真实需求的首选方法是国防部体系结构框架（DODAF）中的OV-1，图1所示的OV-1显示了SoS的总体情况。部署无人机集群是为了在感兴趣的地区寻找目标，集群通过协调内部的各个无人机，对目标区域进行相对有效搜索，以提供对特定地理区域的全面覆盖。
图1 战场绘图SoS OV-1：运作（operation）视点1（OV-1）提供了SoS的高级概述，突出了关键组件和它们之间的接口
无人机是按照任务计划部署的，该计划将包括覆盖区域的GPS坐标、可能的威胁列表和数据加密。无人机被部署并开始在系统间通信，利用算法来协调对该区域的有效搜索。无人机将在指定地点上空飞行，并不断搜索目标。一旦识别出目标，系统将与距离该位置最近的系统协调，以控制威胁。一旦确认了威胁，数据将被传输到支持系统来进行处理，并下行链路到地面站，地面站是查看战场和对SoS操作做出高级执行决策的人机界面。一个单一的系统将保持对威胁的跟踪，直到它被摧毁。
无人机群中的数据很复杂。大多数数据ows需要中断ow的一侧。对于每个系统独立运行的无人机群来说，这可能是不可行的。目前支持自身数据传输的系统之间在大多数情况下要多个中继。这种数据流逻辑需要独特的分析和开发，以便通过系统正确地设计数据流。为了清晰起见，提供了图2所示的示例数据场景图。
在无人机群的开发过程中，SoS的设计一定要考虑和说明每个组成要素的任务。选择一个很适合该应用的无人机和地面站，或在其当前情况下相对安全的无人机和地面站，是实施到更大SoS中的一个好选择。任务的一致性是SoS成功的关键，协调SoS任务和组成系统的最佳方法是赋予系统组织SoS的所有权。
飞思集群研发平台是飞思实验室专为无人系统集群协同研究而开发的研发平台。飞思集群研发平台一个可以在多种定位系统环境下（光学定位、UWB 定位、RTK 定位等）实现无人机、无人车或两者之间的集群控制平台。本平台支持多种定位系统和集群通信技术，在统一控制接口下实现无人机、无人车的按照规划路线运动，验证多机、多车编队和协同控制等算法的有效性。本实验平台可提供一套完整的集群控制开发、调试及验证环境。实验系统基于ROS/Matlab 开发，开放性强，用户不要掌握太多的底层编程技术就可以完成算法的修改和验证。为无人系统控制及多机集群控制等教学演示及二次开发提供核心设备支撑。
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