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西弗吉尼亚大学数学研究人员开发了一种算法，可以在团队任务中调动无人驾驶飞行器（UAV）。
新技术允许无人机团队自主飞行以完成复杂的协调任务。
“地面上有人设置了无人机扫描的区域。在该区域内，人们选择不同的优先点进行信息收集。然后算法设置哪些坐标被哪些UAV调查，并确定他们的计划，以便它还覆盖了尽可能多的区域而不会耗尽电池寿命，“Marjorie Darrah说，他的项目由陆军研究实验室资助。
“这项技术并没有绕过地面站，没有接管飞行计划。它只是让地面站帮助完成一次三架飞机的复杂任务。”
新的遗传算法是为Raven设计的，Raven是美国军方和特种作战司令部使用的无人机以及奥地利，爱沙尼亚，意大利，丹麦，西班牙和捷克共和国的军事行动。
超过19,000只乌鸦正在服役，使其成为世界上使用最广泛的无人机系统之一。但是，它们只能以三包装购买。因为它们通常是单独飞行的，所以这项研究是一个更有效地使用该技术的机会。
“（乌鸦）从来没有真正用于他们可以使用的东西，”达拉说。“我们开发的东西可以鼓励军方使用一种与地面站一起工作的附加软件。”
军事行动通常使用无人机进行广域搜索和监视，敌方防空以及进行情报，监视和侦察，例如保护军事基地或特定区域。
民用操作也可以使用遗传算法的团队中使用无人机。团队方法有助于监测农业的生物威胁，探测火灾，进行运输监测和管理自然灾害。
Darrah实验室的数学研究生Marcela Mera Trujillo正在努力使用类似的遗传算法方法在另一个民用应用中采用各种映射技术。她正在使用多旋转器创建高度详细的高分辨率三维地图，这些多旋翼飞越结构并从许多不同角度捕捉图像。
“这是一个想法（特鲁希略）正在与摩根敦的一家小企业4-D Tech Solutions合作，”达拉说。“这是大学与政府实验室和小型企业合作的良好典范。通过暑期实习，特鲁希略帮助开发了三维测绘算法的临时专利。”
Darrah的研究团队参加了DSIAC期刊 2016年秋季版的封面，该期刊是国防系统信息分析中心的季刊，向国防部的所有军事部门介绍了新技术。
“15年前，这个（技术）是一个想法。现在它已成为现实，”达拉说。“现在我们正在看看Raven如何在全球许多国家使用 - 它是多功能的，手动推出的，强大的 - 我们可以鼓励人们以新的方式使用这项技术。”
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