Drones worden steeds belangrijker instrumenten voor wetshandhavingsinstanties. Onder andere toepassingen, drones kunnen worden uitgerust met sensoren om illegaal vervoerd radioactief materiaal te detecteren.

Wanneer een team van robotdrones informatie verzamelt van hun stralingssensoren aan boord, elk verzamelt iets andere informatie, afhankelijk van hoe ze bewegen ten opzichte van het bewegende doelwit dat verdacht wordt van het dragen van radioactief materiaal. Een belangrijk idee is dat drones kunnen communiceren met sommige van de andere drones en hun gegevens met hen kunnen delen. Dit laat de vraag open:welke drone is het meest geschikt om de beslisser van de groep te zijn? Bijvoorbeeld, mocht het degene zijn die van de meeste andere drones heeft gehoord, of degene die dichter bij de verdachte vervoerder vloog? Een team van onderzoekers van de Universiteit van Delaware heeft een methode ontwikkeld om de besluitvormingsnauwkeurigheid van autonome robotdrones binnen een netwerk te kwantificeren, die ze onlangs beschreven in het tijdschrift Autonomous Robots.

Stuur de drones in

Een eeuw lang, wetenschappers hebben geigertellers gebruikt om gevaarlijk radioactief materiaal te detecteren. James Bond had zelfs een geigerteller in zijn horloge in de film Thunderball uit 1965.

Echter, niet alle situaties zijn geschikt voor mensen die zijn uitgerust met draagbare geigertellers. Voor bijzonder gevaarlijke scenario's, zoals het inspecteren van vermoedelijke wapenfaciliteiten of het achtervolgen van mensen die mogelijk explosieven verbergen, autoriteiten kunnen ervoor kiezen om een ​​netwerk van robotdrones in te zetten met stralingsdetectiesensoren.

Deze sensoren moeten zeer gevoelig zijn om kleine hoeveelheden radioactief materiaal te onderscheiden van de achtergrondstraling die alomtegenwoordig is in de omgeving van bronnen zoals de zon en de bodem. Het probleem is dat zwakke signalen (of signalen die verzwakken door verhulling of afscherming) zeer snel worden begraven in de achtergrondruis naarmate de afstand tussen het materiaal en de sensor groter wordt.

"Robotechnologie kan helpen om nauwkeurigere beslissingen te nemen over de vraag of er iets vreemds aan de hand is, zei Bert Tanner, een universitair hoofddocent werktuigbouwkunde aan de UD. "Het is zoeken naar een speld in een hooiberg, dus het komt allemaal neer op hoe gevoelig en capabel je detectoren zijn en hoe slim je algoritmen zijn."

De drones omringen het doelwit als een roedel leeuwen die een prooi zoeken, maar in plaats van aan te vallen, ze verzamelen en delen snel informatie terwijl ze onderweg zijn. Omdat elke drone een ander pad heeft, wat ze "zien" is iets anders. Sommigen "spreken" met en delen gegevens met meer drones dan anderen. Sommige bevinden zich dichter bij de vermoedelijke stralingsbron, dus verzamelen ze betrouwbaardere metingen met een hoger signaal en minder ruis. De vraag is:welke drone heeft de beste informatie om uiteindelijk de meest nauwkeurige beslissing te nemen?

"We wilden weten:hoe komen we erachter wie de beslisser moet zijn?" zei Tanner. "Hoe kunnen we verschillende drones notities laten vergelijken?"

Het is een klassiek dilemma van kwaliteit versus kwantiteit - of het beter is om veel informatie te hebben of een kleinere hoeveelheid informatie van hogere kwaliteit. Als u te maken heeft met radioactief materiaal, beslissingen moeten binnen enkele minuten worden genomen, omdat vertragingen levens in gevaar kunnen brengen.

Misschien heeft één drone in de mix voldoende sterke informatie en is hij ook dichtbij genoeg om kwaliteitsinformatie rechtstreeks van de stralingsbron te krijgen. Informatie stroomt door een netwerk in zowel directe als omslachtige paden.

"Dit document zet een eerste stap in de richting van het karakteriseren van die effecten, " zei Ioannis Poulakakis, een universitair hoofddocent werktuigbouwkunde aan de UD.

Om dit probleem te benaderen, het team deed een reeks berekeningen die grafentheorie en netwerkprincipes samenbrachten. Indrajeet Yadav, een afgestudeerde student werktuigbouwkunde, zette potlood op papier nadat hij zich realiseerde dat dit probleem niet eerder was aangepakt. Hij realiseerde zich ook dat sommige recent verworven wiskundige vaardigheden nuttig zouden kunnen zijn.

"Vlak daarvoor, Ik volgde een cursus grafentheorie op de wiskundeafdeling, " hij zei.

Yadav kwam speciaal naar UD om bij Tanner en Poulakakis te studeren. Yadav werkte al een paar jaar in de nucleaire industrie voordat hij besloot naar de graduate school te gaan.

"Robotica is iets wat ik altijd al wilde doen, " hij zei.

Het UD-team deed simulaties en testte vervolgens hun bevindingen met behulp van veldmeetgegevens van een Domestic Nuclear Detection Office (DNDO)-database met metingen van stralingssensoren. Ze vonden een formule die rekening houdt met kwantiteit en kwaliteit van de waargenomen straling en die beslist welke sensor het best geplaatst is om de beslissing voor het team te nemen.