Les ingénieurs de Caltech ont appris Drone de troupeau un troupeau entier des oiseaux des aéroports de

Les ingénieurs de Caltech ont mis au point un nouvel algorithme de contrôle qui permet à un seul drone de troupeau un troupeau entier d'oiseaux loin de l'espace aérien d'un aéroport. L'algorithme est présenté dans une étude IEEE Transactions on Robotics.

Le projet a été inspiré par la 2009 “Miracle sur l'Hudson,” lorsque US Airways Vol 1549 frappé un troupeau d'oies peu de temps après le décollage et les pilotes Chesley Sullenberger et Jeffrey Skiles ont été forcés à atterrir dans la rivière Hudson au large de Manhattan.

“Les passagers du vol 1549 ont été sauvés parce que les pilotes étaient si habiles,” dit Soon-Jo Chung, professeur agrégé de l'aérospatiale et Bren Scholar à la Division de l'ingénierie et de sciences appliquées ainsi qu'un chercheur JPL, et le chercheur principal sur le projet de drone grégaire. “Cela m'a fait penser que la prochaine fois pourrait ne pas avoir une telle fin heureuse. Alors j'ai commencé à examiner les moyens de protéger l'espace aérien des oiseaux en tirant parti de mes domaines de recherche en autonomie et de la robotique.”

Crédit: Soon-Jo Chung / Caltech

Les stratégies actuelles de contrôle de l'espace aérien comprennent la modification du milieu environnant pour le rendre moins attrayant pour les oiseaux, en utilisant des faucons formés pour effrayer les troupeaux de, ou même le pilotage d'un drone pour effrayer les oiseaux. Ces stratégies peuvent être coûteuses ou dans le cas du drone-fiable piloté à la main, dit Chung, qui est chercheur au Centre de Caltech pour les systèmes autonomes et technologies.

“Quand les oiseaux paître en dehors d'un espace aérien, vous devez être très prudent dans la façon dont vous positionner votre drone. Si elle est trop loin, il ne bougera pas le troupeau. Et si elle est trop près, vous risquez de diffusion du troupeau et le rendant complètement incontrôlable. C'est difficile à faire avec un drone piloté.”

Herding repose sur la capacité à gérer un troupeau comme un seul, contenait entité mettant ensemble tout en déplaçant sa direction de Voyage. Chaque oiseau dans un troupeau réagit aux changements dans le comportement des oiseaux le plus proche de lui. l'élevage efficace exige une menace dans ce cas externe, le drone à se positionner de telle sorte qu'il encourage les oiseaux le long du bord d'un troupeau de faire des changements de cours qui affectent alors les oiseaux les plus proches de les, qui affecte plus les oiseaux dans le troupeau, etc, jusqu'à ce que le troupeau entier change de cap. Le positionnement doit être précis, toutefois: si la menace extérieure est trop zélé et se précipite au troupeau, les oiseaux de panique et d'agir individuellement, pas collectivement.

Dans 2013, alors qu'il était professeur adjoint à l'Université de l'Illinois à Urbana-Champaign, Chung a reçu la National Science Foundation CAREER Award pour résoudre le problème. Initialement, Chung destiné à construire une auto-guidée, robot de battement dont le vol imiterait celle d'un faucon, déterminer que la conception bioinspirés rendrait encore plus efficace pour contrôler les troupeaux en leur présentant une menace naturelle apparente. Alors que le travail dans cette direction a donné un style tout à fait nouveau de-drone “Bat Bot” que Chung a dévoilé en 2017-il a constaté qu'un quadrirotor impromptu drone était tout aussi efficace chez les oiseaux d'élevage.

Pour enseigner le drone de troupeau autonome, Chung et ses collègues, dont Aditya Paranjape de l'Imperial College de Londres, un de ses anciens étudiants diplômés, étudié et dérivé d'un modèle mathématique de la dynamique flocage pour décrire la façon dont les troupeaux construire et d'entretenir des formations, comment ils réagissent aux menaces le long du bord du troupeau, et comment ils communiquent alors cette menace par le troupeau. Leur travail améliore les algorithmes conçus pour l'élevage des moutons, qui ne devait travailler en deux dimensions, au lieu de trois.

“Nous avons soigneusement étudié la dynamique du troupeau et l'interaction entre les troupeaux et poursuivants pour développer un algorithme grégaire mathématiquement son qui assure la réinstallation en toute sécurité des troupeaux utilisant des drones autonomes,” Kim dit Kyunam, chercheur postdoctoral dans l'aérospatiale à Caltech et un co-auteur du document IEEE.

Une fois qu'ils ont été en mesure de générer une description mathématique des comportements flocage, les chercheurs, il ingénierie inverse pour voir exactement comment aborder les menaces extérieures seraient servies par les troupeaux, puis utilisé cette information pour créer un nouvel algorithme grégaire qui produit des trajectoires de vol idéales pour les drones entrants pour déplacer le troupeau loin d'un espace aérien protégé sans disperser.

“Ma recherche précédente axée sur des essaims d'engins spatiaux et drones, qui se est avéré étonnamment pertinent pour ce projet,” dit Chung.

L'équipe a testé l'algorithme sur un troupeau d'oiseaux à proximité d'un champ en Corée et a constaté qu'un drone unique pourrait garder un troupeau de dizaines d'oiseaux d'un espace aérien désigné. L'efficacité de l'algorithme est seulement limité par le nombre et la taille des oiseaux entrants, dit Chung, ajoutant que l'équipe envisage d'explorer les moyens d'étendre le projet pour les drones multiples traitant de plusieurs troupeaux.

La source:

http://www.caltech.edu, par Robert Perkins