25.08.2024

Как решить проблему трафика дронов

Чтобы найти свободный путь, следуйте за птицами.

Том Меткалф, журналист

С балконов и крыш в перенаселенных городах сбрасывают роцерии. Спасающие жизнь лекарства оперативно отправляют в районы катастроф и на отдаленные пороги. Это лишь некоторые обещания доставки дронами, и они больше не являются далекой фантазией.

Уже сейчас крошечные воздушные роботы летают по всей территории США и за ее пределами, доставляя небольшие посылки по воздуху. Количество зарегистрированных в США коммерческих дронов превышает 300 000, что даже превышает общее количество зарегистрированных самолетов, вертолетов, планеров и воздушных шаров, которыми управляют люди. Но бум трафика дронов ставит перед нами загадку: как мы можем координировать локальный и глобальный воздушный трафик, чтобы гарантировать, что эти крошечные летательные аппараты доберутся до нужного места без столкновений и заторов?

Исследователи из Венгрии обратились к птицам, чтобы найти ответ. Стаи птиц сохраняют свое глобальное направление, несмотря на многочисленные силы, которые могут сбить особей в этой стае с курса, и могут выполнять резкие коллективные повороты, когда это необходимо. «Каждый вид уникален, и вы можете учиться у всех них», — говорит Габор Вашаргейи, исследователь из Университета Этвеша Лоранда в Будапеште. Вашаргейи является старшим автором нового исследования , опубликованного в журнале Swarm Intelligence , в котором описывается система управления движением дронов, которую он и его коллеги разработали и продемонстрировали экспериментально с помощью 100 автономных дронов. Работа была частично поддержана CollMot Robotics, компанией, основанной некоторыми членами исследовательской группы для коммерциализации системы.

"Каждый вид птиц уникален, и у каждого из них можно чему-то научиться."

Стаи автономных коммерческих дронов сильно отличаются от многих современных развертываний дронов, например, тех, что сейчас используются для световых шоу , объясняет Вашархейи. Дроны в таких шоу могут насчитывать сотни или даже тысячи, но они летают по заранее определенным траекториям. «Они не общаются друг с другом, и им не нужно принимать решения», — говорит он, — напротив, автономным воздушным дронам будущего придется договариваться между собой о лучших маршрутах, чтобы не сталкиваться друг с другом.

«Некоторые перелетные птицы летают V-образными формациями , чтобы быть более эффективными», — говорит Вашархейи. Другие, как голуби, общаются друг с другом с помощью тонкого языка тела, например, ориентации головы, о том, должна ли их стая лететь влево или вправо. «Существует много исследований о разных птицах, демонстрирующих все эти коллективные модели движения… и мы использовали эти установки в наших алгоритмах дронов».

В более ранней работе, опубликованной в 2020 году, группа исследователей разработала «одноранговую» сеть Wi-Fi, которую можно установить на коммерческих дронах, чтобы они могли общаться друг с другом так, как это делают птицы. Чтобы летать в хорошо организованной «стае», каждый дрон запрограммирован следовать за лидером стаи и п Каждый дрон, в свою очередь, получает обратно ту же информацию. Этот поток данных позволяет этим воздушным роботам регулировать скорость, чтобы избегать столкновений. Исследователи обнаружили, что ограничение одноранговой связи дронами, расположенными ближе всего друг к другу, было наиболее эффективной стратегией — особенностью стай птиц. Результатом стала полностью автономная стая из 52 дронов, которая могла следовать за одним дроном, назначенным лидером.

Новое решение по управлению движением является дальнейшим развитием более ранней работы, говорит Вашархейи. Вместо того, чтобы общаться с другими дронами в стае о лучшем способе следовать за лидером, каждый из дронов получает индивидуальный пункт назначения, а затем связывается с соседями об этом пункте назначения, а также о положении и скорости. Каждый дрон также получает инструкции, чтобы избежать столкновений с другими дронами. Результатом является система управления движением для воздушных дронов, которая не требует централизованного надзора, говорит Вашархейи — метод, используемый сегодня в большинстве систем управления воздушным движением, где группа людей-диспетчеров контролирует схемы полета.

В эксперименте использовались два слоя для трафика, расположенные на расстоянии примерно 46 футов друг от друга. Скорость движения была установлена ​​на уровне около 20 футов в секунду по горизонтали и 5 футов в секунду по вертикали. Исследователи настроили свою систему так, чтобы избегать «пробок-призраков», которые возникают, когда люди в системе, по-видимому, замедляются без причины, тем самым создавая рябь, которая еще больше нарушает движение. Такие пробки являются возникающим свойством децентрализованных транспортных систем, и много работы было сделано для определения способов их избежания.

Профессор авиационной инженерии Мирко Ковач, директор Лаборатории воздушной робототехники Имперского колледжа Лондона, отмечает, что попытки использовать «роевой интеллект» больших групп дронов являются одним из следующих рубежей в этой технологии, приобретая все большее значение во многих различных областях, включая логистику, строительство и мониторинг окружающей среды.

Ковач, который не принимал участия в новом исследовании, говорит, что такие системы управления движением дронов станут «важной частью будущего, в котором экосистемы роботов будут работать вместе и интегрироваться в нашу искусственную среду».

Поскольку коммерческие дроны поднимаются в небо во все большем количестве, предотвращение воздушных заторов и столкновений в воздухе между ними станет существенной проблемой. Логично, что для решения этой проблемы нам следует обратиться к птицам, которые летают стаями уже миллионы лет.