生物学（xué）上有一种（zhǒng）观（guān）点认（rèn）为，单（dān）个的蚂（mǎ）蚁其实是一（yī）个个器官，成群结队的时候（hòu）才（cái）是一（yī）只完（wán）整的生物。用（yòng）这（zhè）种想法来看待目前商（shāng）用无（wú）人机的主要限制（zhì）——有限的负（fù）载能力，催生了一种新的、依靠成（chéng）群出动（dòng）来完成任务的（de）无人机形态。
这（zhè）种无人机被设计得更加势单力薄（báo），因此必须完全依（yī）赖集体成（chéng）为有用的（de）个体（tǐ），同时也（yě）更灵活（huó）、可（kě）用性（xìng）更强。
这种无人机的一个应用目标是，把（bǎ）人从重（chóng）复性（xìng）的观察活动中（zhōng）解脱出来，同时拓展他们的观测范围。
举个例子，像是监（jiān）控非法狩猎和伐木的情（qíng）况，需要（yào）从（cóng）较大的视角上长期频繁观察（chá）。这项任务非（fēi）常适合能够在树林中穿梭（suō）的小型无人机，如果采用了集体合（hé）作的方式，就能解决负载能力有限的问题。比如（rú），集体合作时可以让一（yī）些无（wú）人机（jī）装载小型（xíng）摄像设备，另一些装载GPS，另一些携带二（èr）氧化碳探测仪等传感器，它们组成的集体（tǐ）则用于发现潜在的人类活动迹象。
它没准会改变日后无人机应用的思路（lù）。而这（zhè）一（yī）切都是从社群昆虫（chóng）身上（shàng）得到的启发。
从（cóng）蚂蚁身上学习（xí）协作策略
蚂蚁社群的一个重要特（tè）点是，它（tā）们（men）特（tè）别（bié）缺乏自（zì）我的概念，专注于做对群（qún）体最有利的事（shì），因此（cǐ）分工协作的模型干扰（rǎo）因素更（gèng）少（shǎo）。另外它们在地上（shàng）爬动，方便观察，这（zhè）让蚂（mǎ）蚁兵团成为无人机协作的模仿原型（xíng）之一。
比（bǐ）如，Pratt和Vijay在合作的项（xiàng）目就是要了解这些蚂蚁在合作中如何决定谁（shuí）朝哪个方向用力。Stephen Pratt是来自亚利桑（sāng）那大学生命科学（xué）学院的助理教授，运营（yíng）着Pratt实验室研究（jiū）蚂蚁活动；Vijay Kumar则是宾夕法尼（ní）亚大学的机械工（gōng）程和应用力学学院的教授。他也是正在设计社群（qún）协作无人机的团（tuán）队负（fù）责（zé）人，在GRASP（通用机器人，自动化（huà），传感和（hé）感应）实验（yàn）室进行（háng）工作。
Pratt和Vijay设计（jì）了一（yī）个（gè）四只脚装有传感器的轻装置，引诱蚂蚁（yǐ）来运输它，借机观察它们如何（hé）当即判断用力的方向，并诱使它们表现出各自在群体中的角（jiǎo）色（sè）。
基本上，根据他（tā）们的（de）研究结果（guǒ），蚂蚁们是通过不（bú）断（duàn）地试错找（zhǎo）到中间（jiān）的平衡点。在协作过程中（zhōng），产生反作用的一方会迅速调整，Vijay说“就像（xiàng）几个（gè）蒙（méng）着眼睛（jīng）的人搬动一张桌（zhuō）子”。
目前（qián），Vijay已经可以把这种即（jí）时学习的策略（luè）用在陆地使用的机器人（rén）身上，最终他希望（wàng）能够对飞（fēi）行机器人起作（zuò）用。
从甲壳虫（chóng）身上学习飞行（háng）技巧
除（chú）了运输策（cè）略以外，飞（fēi）行的技巧也是无（wú）人机从昆（kūn）虫身（shēn）上（shàng）学习一项内容。
加（jiā）州大学伯克利（lì）分校的Michel Maharbiz认为，研究飞行就要让昆虫在飞行（háng）状态（tài）下收集数据。他（tā）在甲（jiǎ）壳虫（chóng）背上放了微小的芯片，把电极插入大脑和肌肉中（zhōng）。通（tōng）过芯片上的无线设（shè）备接受信号，干扰（rǎo）甲（jiǎ）壳虫飞行，观察它怎样做出反应、保持飞行（háng）姿态。
科学家们想要从昆虫的（de）活动中寻找启发，就像过去怀（huái）特兄弟受到鸟类启（qǐ）发而发明了飞机一样。但是飞机（jī）最终没有（yǒu）扑扇（shàn）翅（chì）膀升（shēng）空，无人（rén）机的协（xié）作同样不仅只是“仿生”。
当成群的无人机从（cóng）实验室环境中（zhōng）飞到自然环境中，没有了布置在室内空间各个角落（luò）里的（de）感应（yīng）设备，如何才能通过GPS方便地操作他们进行写（xiě）作，完成指（zhǐ）定的（de）任（rèn）务？而群体协（xié）作的无人机，还（hái）需要一套协作方案，使它们能够通（tōng）过成员位置来独立灵（líng）活判断任务，而（ér）不是由中央控制程序统（tǒng）一协调。这（zhè）些都（dōu）是（shì）在研究了昆虫行为之后，把实验室成果搬到户（hù）外（wài）之前要解决的重要的问（wèn）题。
目前的有利条件是，无人（rén）机的成本——从传感（gǎn）器到储（chǔ）存芯片——已（yǐ）经在飞速下降（jiàng）。在未来（lái）监（jiān）管的问（wèn）题也会逐步解决。
技术成熟之后，生（shēng）物学家想要（yào）的数据会由（yóu）无人机大量收集，就像目前的（de）数据处（chù）理已（yǐ）经大量依赖数据库和云计算中心，而科学研究有（yǒu）可能（néng）因此经历重要的（de）变化。
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