İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü Lozan’dan veya EPFL’den matematik mühendisi ve robotik doktora öğrencisi, yoğun bir ormanda hiçbir şeye çarpmadan uçan beş özerk quadcopter’ın yörüngelerini simüle etmek için bir bilgisayar modeli inşa etmişti. Ancak hatalı bir helikopter, fiziksel bir ağaçla baş başa kalamaz.
Böylece Soria, yatak odası büyüklüğünde sahte bir orman inşa etti. Hareket yakalama kameraları, dörtlü helikopterlerin hareketini izlemek için alanın üzerinde asılı bir ray oluşturdu. Ve “ağaçlar” için Soria, Ikea’dan yumuşak bir kumaştan yapılmış sekiz adet yeşil katlanabilir çocuk oyun tünelinden oluşan bir ızgaraya yerleşti. Soria, “Dronlar onlara çarpsa bile, kırılmayacaklar” diye düşündüğünü hatırlıyor.
Drone’ların yeni bir otonom kontrol biçimini güvenli bir şekilde test etmeleri için yumuşak oyun alanını inşa etti: dronları, yörüngelerini nasıl yaptıklarına göre ayarlamak için programlamak. beklemek Onları yönlendirmek için her şeyi bilen bir bilgisayara güvenmek yerine, komşularını hareket ettirmek için. Otonom bir sürü genellikle risklidir; robotlar, ağaçlar veya meraklı kuşlar gibi öngörülemeyen engellere veya birbirlerine çarpabilir. Ve bir çarpışma, tüm sürüyü raydan çıkaran bir dalgalanma etkisine sahip olabilir.
Ancak dron “sürülerini” kontrol etmeye yönelik kamu ve özel ilgi artıyor. Güvenilir bir kontrol sistemi tasarlamak, ormanlarda arama ve kurtarma çalışmaları veya şehirlerde koordineli teslimatlar gibi bir sürünün birlikte uçması gereken gerçek dünya misyonları için umut vaat ediyor.
Bazı sürüler, havai fişeklerin yerini alan uçan ışık gösterileri gibi, şu anda merkezi bir bilgisayar veya yerdeki bir kişi tarafından kontrol ediliyor. Tarım teknolojisi şirketi Rantizo, mahsul püskürtme hizmetleri için çiftlikler üzerinde üç drone uçurmak için geçen yıl onay aldı ve bunlar da yerdeki bir pilottan talimat aldı. Ancak, araştırmacıların hava kalitesini veya diğer veri toplamayı izlemek için kullanmak istedikleri gibi büyük sürüler, daha tam otonom kontrollerden faydalanabilir.
Otonom sürüler genellikle tepkisel olarak kontrol edilir, yani vurmamaları gereken şeylere olan mevcut mesafelerine göre kontrol edilir. Drone’lar birbirinden çok uzaklaşırsa, daha yakına çekilirler; bir engele yaklaşırlarsa yavaşlarlar ve uzaklaşırlar.
Bu hata düzeltmesi mantıklı. Ancak bu ayarlamaları tanımak, hesaplamak ve yapmak için geçen süre tüm grubu yavaşlatır. Soria’nın sistemi, daha iyi planlama ile yavaşlamaları önler. Otopilot algoritması, “tahmini kontrol” dediği şeye dayanıyor – dronlar birbirleriyle iletişim kuruyor ve yakındaki diğer dronların nereye hareket edeceğini tahmin etmek için gerçek zamanlı hareket yakalama verilerini yorumluyor. Sonra buna göre kendilerini ayarlarlar.
Soria, dronları kumaş ormanında uçurduktan sonra, kısa süre sonra engellerin yumuşaklığının gerçekten önemli olmadığını doğruladı: dronlar çarpmadı. Beş quadcopter rastgele başlangıç pozisyonlarına fırladı, sahte ormanın içinden geçti ve güvenli bir şekilde indi. Soria, “Zamanında ileriyi görebiliyorlar” diyor. “Komşularının gelecekteki yavaşlamasını öngörebilir ve bunun uçuş üzerindeki olumsuz etkisini gerçek zamanlı olarak azaltabilirler.”