De software en hardware die nodig zijn om een ​​team van onbemande luchtvaartuigen (UAV's) te coördineren die kunnen communiceren en werken aan een gemeenschappelijk doel, zijn onlangs ontwikkeld door KAUST-onderzoekers.

"Door UAV's meer autonomie te geven, worden ze een nog waardevollere hulpbron, " zegt Mohamed Abdelkader, die samen met zijn collega's aan het project werkte onder leiding van Jeff Shamma. "Het monitoren van de voortgang van een drone die op een specifieke taak wordt uitgezonden, is veel gemakkelijker dan er zelf een op afstand te besturen. Een team van drones die onderling kunnen communiceren, biedt een hulpmiddel dat op grote schaal kan worden gebruikt, bijvoorbeeld, om de beveiliging te verbeteren of tegelijkertijd beelden over een groot gebied vast te leggen."

De onderzoekers probeerden een spelscenario Capture the Flag uit, waarbij een team van verdedigingsdrones binnen een afgebakend gebied samenwerkte om een ​​indringerdrone te onderscheppen en te voorkomen dat deze een specifieke plaats bereikte. Om het spel meer authenticiteit te geven, en om te controleren of hun algoritmen zouden werken onder onvoorspelbare omstandigheden, de indringer-drone werd op afstand bestuurd door een onderzoeker.

Abdelkader en het team verwierpen het idee om een ​​centraal basisstation te hebben waarmee de drones zouden communiceren snel van de hand. In plaats daarvan, ze op maat gemaakte UAV's en een lichtgewicht, low-power computing en wifi-module op elk, zodat ze tijdens de vlucht met elkaar konden praten.

"Een gecentraliseerde architectuur vereist aanzienlijke rekenkracht om meerdere signalen te ontvangen en door te geven, en het heeft ook een potentieel single point of total failure:het basisstation, " legt Shamma uit. "In plaats daarvan, we hebben een gedistribueerde architectuur ontworpen waarin de drones coördineren op basis van lokale informatie en peer-to-peer-communicatie."

Het algoritme van het team streeft naar een optimaal niveau van peer-to-peer-berichten, wat niet te veel, niet te weinig - en snelle reactietijden, zonder al te veel rekenwerk. Hierdoor kan het algoritme in realtime effectief werken terwijl de drones een indringer achtervolgen.

"Elk van onze drones maakt zijn eigen plan op basis van een voorspelling van optimistische opvattingen over de acties van hun teamgenoten en pessimistische opvattingen over de acties van de tegenstander, " legt Abdelkader uit. "Aangezien deze voorspellingen onnauwkeurig kunnen zijn, elke drone voert slechts een deel van zijn plan uit, beoordeelt vervolgens de situatie opnieuw voordat een nieuwe planning wordt gemaakt."

Hun algoritme werkte goed in zowel binnen- als buitenarena's onder verschillende aanvalsscenario's. Abdelkader hoopt dat hun software, die nu beschikbaar is als open source, zal het testbed bieden voor meerdere toepassingen. Het KAUST-team hoopt de drones in staat te stellen in grotere, buitenruimtes en om de software te verbeteren door adaptieve machine learning-technieken toe te passen.