俄勒冈州立大学的一项研究表明，一个由100多个自主地面和空中机器人组成的“群”可以由一个人监督，而不会让个人承受过度的工作量。
　　这些研究代表了在从森林防火到包裹递送再到城市环境中的灾难响应等一系列角色中高效、经济地使用此类群体的一大进步。
　　俄勒冈州立大学工程学院的朱莉·A·亚当斯（Julie A. Adams）表示：“我们在美国还没有看到很多送货无人机，但有些公司已经在其他国家部署了无人机。”
　　“大规模部署货运无人机具有商业意义，但需要一个人负责大量无人机。我们的工作未必是最终解决方案，但这是获取更多数据以促进此类系统的第一步。”
　　该研究项目源自美国国防预先研究计划局的“OFFSET”项目，即“进攻性群体启用战术”的缩写。研究结果发表在《Field Robotics》杂志上。
　　亚当斯是2017年获得OFFSET项目资助的一个小组的成员。在这个为期4年的项目过程中，研究人员部署了多达250辆自动驾驶系统（多旋翼无人机和地面漫游车），能够在视线范围内、卫星通信受阻的“混凝土峡谷”城市环境中收集信息。“蜂群”在城市军事训练场执行任务期间收集的信息有助于蜂群系统的一步开发。
　　亚当斯是“蜂群”系统集成工作的联合首席研究员，该团队开发了系统基础设施，并整合了其他团队的工作，重点关注群体战术、群体自治、人类与群体协作、物理实验和虚拟环境。
　　“该项目需要采用现成的技术，并建立所需的自主性，以便由一个集群指挥官来部署它们。这项工作不仅需要开发所需的系统和软件，还需要开发集群指挥官的用户界面，以允许一个人部署这
　　些地面和空中系统。”亚当斯说。
　　智能信息流技术公司的合作者开发了一种名为I3的虚拟现实界面，让指挥官可以通过高级指令控制“蜂群”。
　　亚当斯说：“指挥官们并没有亲自驾驶每辆车，因为如果要部署那么多车辆，他们就无法做到一个人掌控这么多车辆。”
　　测试在国防部多个联合训练设施进行。每次多天的野外演习都会增加额外的车辆，集群指挥官每10分钟就会提供有关他们的工作量以及压力或疲劳程度的信息。在最终的现场演习中，有100多辆车辆参与，指挥官的工作量水平也通过生理传感器进行了评估，这些传感器将信息输入算法，估计指挥官的感觉通道工作量水平及其总体工作量。 （逸文）