无人机集群中的集群智能是指使用去中心化算法，使无人机群体能够自主协作，模仿自然系统中鸟群或昆虫群落的行为。无人机不依赖于中央控制器，而是根据本地传感器数据和与附近同伴的通信，使用简单的规则进行操作。这种方法使集群能够动态适应变化，例如障碍物或任务更新，同时保持凝聚力和效率。例如，无人机可以根据邻居的移动调整速度、方向或间距，确保群体避开碰撞并实现诸如区域覆盖或目标跟踪等集体目标。
一个实际应用体现在搜索和救援行动中。无人机集群可以将大片区域划分为多个部分，每架无人机扫描其区域，同时通过无线网状网络与其他无人机共享数据（如 GPS 坐标或检测到的热信号）。诸如群集算法（灵感来源于 Craig Reynolds 的 Boids 模型）或基于共识的决策算法可确保集群优先处理未探索的区域，或在找到目标时重新分配资源。另一个例子是农业监测：集群中的无人机可以使用分布式感知技术绘制作物健康图，同时单个无人机自主关注显示病害迹象的区域，并避免覆盖区域重叠。这些系统通常依赖于诸如 UDP 等轻量级协议实现快速通信，并利用边缘计算最大程度地降低延迟。
实现集群智能的开发者面临着平衡计算效率和鲁棒性的挑战。例如，确保大型集群中的低延迟通信需要优化消息传递逻辑，以防止网络拥塞。容错能力也至关重要——如果一架无人机发生故障，集群必须重新分配任务，而不中断操作。在部署之前，通常使用 Gazebo 或 ROS（机器人操作系统）等工具来模拟集群行为。此外，像 GPS 信号丢失环境等边缘情况需要替代定位方法（例如，视觉里程计或点对点测距）。通过专注于模块化算法和严格的测试，开发者可以创建可扩展的系统，使无人机集群能够在不可预测的现实世界条件下有效运行。