Új algoritmus akadályozza meg a drónok összeütközését

Egy új rendszernek köszönhetően az azonos légtérben együtt dolgozó robotrepülőgépek mindig biztonságos útvonalat választhatnak.

Amennyiben több pilóta nélküli légi jármű dolgozik együtt ugyanabban a légtérben, például növényvédő szert permeteznek egy kukoricamező felett, akkor fennáll a veszélye, hogy összeütköznek. Most azonban az AeroAstro kutatói olyan útvonaltervező rendszert hoztak létre, amely lehetővé teszi, hogy az ugyanabban a légtérben lévő drónok minden helyzetben biztonságos útvonalat válasszanak.

Az ütközések elkerülésére az MIT kutatói már 2020-ban bemutatták a MADER nevű rendszert, amely biztosítja, hogy a robotrepülőgépek egy csoportja optimális, ütközésmentes röppályákat alakítson ki. Minden egyes közlekedési szereplő közvetíti a saját röppályáját, hogy a többi pilóta nélküli légi jármű tudja, hová akar menni. A drónok ezután a saját röppályájuk optimalizálásakor figyelembe veszik a többi robotrepülőgép röppályáját is azért, hogy ne ütközzenek össze. Amikor azonban a kutatócsoport valódi pilóta nélküli légi járművekkel tesztelte a rendszert, azt tapasztalták, hogy ha egy drón nem rendelkezik naprakész információkkal a társai pályájáról, akkor véletlenül olyan pályát választhat, amely ütközést eredményez. A tudósok ezért átdolgozták a rendszerüket és most bevezették a Robust MADER-t, amely még akkor is ütközésmentes pályákat generál, ha a közlekedési szereplők közötti kommunikáció késik.

"A MADER nagyszerűen működött a szimulációkban, de élesben még nem tesztelték. Ezért építettünk egy csomó robotrepülőgépet és elkezdtünk repülni velük. A pilóta nélküli légi járműveknek beszélniük kell egymással, hogy megoszthassák a pályákat, de amint elkezdünk repülni, elég gyorsan rájövünk, hogy mindig vannak kommunikációs késések, amelyek hibákat okoznak" – jelentette ki Kota Kondo végzős hallgató. Az új algoritmus tartalmaz egy késleltetés-ellenőrző lépést, amelynek során a drón vár egy bizonyos ideig, mielőtt elkötelezi magát egy új, optimalizált pálya mellett. Amennyiben a késleltetési idő alatt további információkat kap a a többi robotrepülőgéptől a röppályáról, akkor elhagyhatja az új röppályáját, és újrakezdheti az optimalizálási folyamatot.

Amikor Kondo és munkatársai a Robust MADER-t szimulációkban és valódi pilóta nélküli légi járművekkel végzett repülési kísérletekben is tesztelték, a rendszer 100 százalékos sikerrel generált ütközésmentes pályákat. Bár a drónok menetideje valamivel lassabb volt, mint néhány más megközelítéssel, egyetlen más módszer sem tudta garantálni a biztonságot. "Amennyiben biztonságosabban akarunk repülni, akkor óvatosnak kell lennünk, ezért észszerű, hogy ha nem akarunk akadályba ütközni, akkor több időbe telik, amíg elérjük a célunkat. Amennyiben összeütközöl valamivel, nem számít, milyen gyorsan repülsz, mert nem fogod elérni a célodat" - fejtette ki Kondo.


A MADER egy aszinkron, decentralizált, többágenses pályatervező. Ez azt jelenti, hogy minden egyes robotrepülőgép saját pályát alakít ki és bár minden egyes új pályáról az összes ágensnek meg kell állapodnia, nem kell azt egyszerre cselekedniük. Ez teszi a MADER-t skálázhatóbbá, mint más megközelítések, mivel nagyon nehéz lenne több ezer pilóta nélküli légi járműnek egyszerre megállapodnia egy röppályáról. Decentralizált jellege miatt a rendszer jobban működik valós környezetben is, ahol a drónok a központi számítógéptől távol repülhetnek. Előfordulhat ugyanakkor, hogy az egyik ágens néhány másodperccel ezelőtt megosztotta az új röppályáját, de egy másik ágens nem kapta meg azonnal, mert a kommunikáció késett.

A valós környezetben a jelek gyakran késnek más eszközök interferenciája vagy olyan környezeti tényezők miatt, mint a viharos időjárás. Az elkerülhetetlen késedelem miatt előfordulhat, hogy egy robotrepülőgép véletlenül olyan új röppályát választ, amely ütközési pályára állítja. A robusztus MADER megakadályozza ezt, mivel minden egyes közlekedési szereplőnek két pálya áll rendelkezésre. Az egyik pályát megtartja, amelyről tudja, hogy biztonságos és amelyet már ellenőrzött a lehetséges ütközések szempontjából. Miközben az eredeti pályát követi, a pilóta nélküli légi jármű optimalizál egy új pályát, de addig nem kötelezi el magát az új pálya mellett, amíg egy késleltetés-ellenőrzési lépés be nem fejeződik.

A késleltetés-ellenőrzési időszak alatt a drón egy meghatározott időtartamot tölt azzal, hogy ismételten ellenőrzi a többi ágens kommunikációját, hogy az új röppálya biztonságos-e. Amennyiben potenciális ütközést észlel, akkor elhagyja az új pályát és újrakezdi az optimalizálási folyamatot. Kondo szerint a késleltetés-ellenőrzési időszak hossza az ágensek közötti távolságtól és a kommunikációt akadályozó környezeti tényezőktől függ. Amennyiben például az ágensek sok mérföldre vannak egymástól, akkor a késleltetési-ellenőrzési időszaknak hosszabbnak kell lennie.

A kutatók az új megközelítésüket több száz szimuláció lefuttatásával tesztelték és a programba mesterségesen vezettek be kommunikációs késéseket. A Robust MADER minden egyes szimulációban 100 százalékban sikeresen generált ütközésmentes pályákat, míg az összes alapmodell összeomlást okozott. A szakemberek hat robotrepülőgépet és két légi akadályt is építettek és a Robust MADER-t multiágens repülési környezetben tesztelték. Megállapították, hogy míg az eredeti verzió használata ebben a környezetben hét ütközést eredményezett volna, a Robust MADER egyetlen hardveres kísérletben sem okozott egyetlen ütközést sem.

"Amíg ténylegesen nem repülünk a hardverrel, nem tudhatjuk, mi okozhat problémát. Mivel tudjuk, hogy van különbség a szimulációk és a hardver között, az algoritmust robusztusra alakítottuk, így a tényleges drónokban is működött, és ezt a gyakorlatban látni nagyon kifizetődő volt" - taglalta Kondo.

A pilóta nélküli légi járművek 3,4 métert tudtak repülni másodpercenként a Robust MADER segítségével, bár az átlagos utazási idejük valamivel hosszabb volt, mint néhány alapmodellé. De egyetlen más módszer sem volt tökéletesen ütközésmentes minden kísérletben. A jövőben Kondo és munkatársai a Robust MADER-t kültéren szeretnék tesztelni, ahol számos akadály és zajfajta befolyásolhatja a kommunikációt. A drónokat vizuális érzékelőkkel is fel akarják szerelni, hogy képesek legyenek más közlekedési szereplőket vagy akadályokat észlelni, megjósolni a mozgásukat és ezt az információt beépíteni a pályaoptimalizálásba.