在本文中，我们介绍了一种基于新型蜂群移动模型 CROMM-MS（Chaotic Rössler Mobility Model for Multi-Swarms）的监控系统，用于早期探测来自禁区的逃逸者。CROMM-MS 设计用于控制由空中、地面和海洋无人飞行器组成的异构多蜂群的轨迹，具有早期探测优先和成功率高等重要特性。我们提出了一种新的竞争性协同进化遗传算法（CompCGA），利用捕食者-猎物方法优化飞行器参数和护航者的规避能力。我们的研究结果表明，CROMM-MS 不仅适用于监视任务，而且其结果与最先进的方法相比具有竞争力。
图 1. HUNTED 项目建议的蜂群间合作
使用不同类型的飞行器组成飞行群是一种很有前景的策略（Girma 等人，2020 年），它可以利用每个成员的能力，同时最大限度地减少其局限性。这些异构蜂群以社会昆虫的集体行为为基础，通过协作实现共同目标（Jeong 等人，2019 年），同时避开禁飞区、延长电池寿命或抵御恶劣天气。
如今，无人驾驶飞行器（UAV）（也称为无人机）已被广泛应用于许多领域（McNeal，2016）。在监控场景中（Brust 等人，2017 年），无人机可以利用其摄像头以相对较高的速度探索不同区域，具有出色的通信能力（Batista da Silva 等人，2017 年）。另一方面，无人飞行器的飞行时间较短，不能携带较大的有效载荷，遇到强风时静止不动也是个大问题。
无人地面飞行器（UGV）能够在各种地形上工作，与人类共享空间，在避开障碍物的同时搜索目标（Brust 和 Strimbu，2015 年）。UGV 是与无人机联合使用的良好候选者，可在不同地形特征下互为补充（Stolfi 等人，2020c）。虽然 UGV 的速度比 UAV 慢，通信范围也有限（视线、障碍物等），但它们具有更高的自主性，经常用于支持 UAV，提供移动充电站和任务目标之间的运输（Waslander，2013 年）。
无人水面飞行器（USV），包括无人海洋飞行器（UMV），已被提议作为未来海军部队的重要组成部分（Yan 等人，2010 年），以执行反水雷、海上安全和海上拦截行动支持等任务。它们被认为能提高现有的海军能力，减少作战时间和成本（Costanzi 等人，2020 年）。
机器人必须执行危险任务，如监视、巡逻或搜索水雷，在为机器人计算轨迹时，不可预知性是一个基本特征。基于混沌系统的移动模型具有这种所需的不可预测性（Iba 和 Shimonishi，2011 年），只对初始条件和实现方式敏感，实现方式可以通过软件在模拟器中使用（Rosalie 等人，2018 年），也可以作为机器人电子设备的一部分来实现，其特点是从多滚动吸引子中获得的真正随机比特发生器，为无人机提供航点（Volos 等人，2012 年）。
我们的建议包括一个新颖的多蜂群监视系统（图 1），其中无人机、UGV 和 UMV 相互协作，以实现对来自禁区的逃逸者的早期探测。为此，我们引入了 CROMM（Chaotic Rössler Mobility Model，混沌罗斯勒移动模型）的扩展，该模型最初是为同质车辆和区域覆盖而设计的，现在则用于异质多蜂群和监视场景中的逃逸者。我们的目标是利用每类车辆的最佳特征，取得比同质解决方案更好的结果。本文的主要贡献如下
1.一种名为 CROMM-MS（Chaotic Rössler Mobility Model for Multi-Swarms）的新移动模型，用于控制无人飞行器的轨迹，目的是最大限度地及早发现逃逸者。
2.采用捕食者--猎物的方法来训练和改进这一监视系统。
3.竞争进化遗传算法（CompGA），专门设计用于优化飞行器参数和改进护航者，使其成为有效的评估者。
本文的其余部分安排如下。在下一节中，我们回顾了与我们的工作相关的技术现状。第 3 节介绍了我们的方法。第 4 节是实验结果。最后，第 5 节是讨论和未来工作。
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