Onderzoekers van Europese universiteiten zijn er in geslaagd een zwerm drones autonoom te laten vliegen. Om dat voor elkaar te krijgen gebruikten ze een algoritme dat zich evolutionair ontwikkelt.

Drones in een zwerm laten vliegen is lastiger dan het op het eerste gezicht lijkt. De afzonderlijke drones moeten de beweging op elkaar afstemmen, en er is altijd sprake van vertraging en verstoring van het signaal. Dat maakt het modelleren van iedere afzonderlijke beweging erg lastig.

Zwermen drones die tot nu toe vlogen werkten daarom anders: die kregen een van te voren uitgestippeld traject of ze werden centraal bestuurd. Intel demonstreerde dat laatste systeem onder meer tijdens de opening van de Olympische winterspelen afgelopen  februari in het Zuid-Koreaanse PyeongChang.
 

Intel gebruikte tijdens de Olympische Winterspelen geen autonome, maar een centraal bestuurde zwerm drones.


Evolutionaire optimalisatie

De onderzoekers van universiteiten in Budapest, Molde (Noorwegen) en Amsterdam pakten het anders aan, zo schrijven ze in hun artikel over autonome dronezwerm in het wetenschappelijke tijdschrift Science Robotics. Zij maakten gebruik van evolutionaire optimalisatie van een algoritme voor de aansturing van de drones, en testen het resultaat succesvol uit bij een zelforganiserende zwerm van 30 drones.

Het afstemmen van de drones onderling doen de onderzoekers op basis van het dynamische gedrag: de relatie tussen onderlinge afstand en snelheidsverschil. Drones die dicht bij elkaar zijn moeten min of meer perfect parallel vliegen, drones met een grotere onderlinge afstand hebben meer bewegingsvrijheid. Oftewel, zorg dat de bewegingsverschillen kleiner worden naarmate drones dichter bij elkaar zijn.


Elkaar niet raken en zwerm blijven

Het gebruik van een evolutionair algoritme komt er op neer dat het algoritme in een simulatie zelf via trial and error uitzoekt welke parameters het beste resultaat opleveren. De voorwaarde waaraan wordt getoetst is dat de drones elkaar niet mogen raken en dat ze bij elkaar moeten blijven. Daarbij werden ook denkbeeldige muren opgetrokken waar de zwerm moest keren. Per simulatie vloog een zwerm van 100 drones 10 minuten achter elkaar, met 150 iteraties.

Uiteindelijk leidde dat tot een algoritme met optimale parameters, met minimaal risico van botsingen onderling of met de denkbeeldige muur, maximale afstemming van snelheden en zo veel mogelijk zwermgedrag.


Dertig drones

Vervolgens werd dat algoritme getest met een dertigtal drones. Dat waren uitgerust met een autopilot, een minicomputer om de snelheidscommando’s te bepalen, apparatuur voor onderlinge communicatie tussen de drones en apparatuur voor de positiebepaling op basis van satellietnavigatie. Ook deze echte drones kregen virtuele muren en objecten voorgeschoteld die ze moesten ontwijken.

De drones deden het prima. Ze keerden mooi in een zwerm bij de denkbeeldige muren, vlogen in formatie naar een van de denkbeeldige hoeken, en splitsten zich bij een denkbeeldig obstakel. Bij opgedragen snelheden van eerst 4 m/s en daarna 8 m/s, vlogen ze op een afstand van gemiddeld 12 m respectievelijk 30 m en naderden elkaar tot  5 m respectievelijk 15 m.

Wordt de snelheid van de drones verder opgevoerd, dan gaat het wel mis: de voorste drones worden dan ingesloten door die achter hen. Daar moet nog een oplossing voor worden bedacht.

Het voornaamste doel van de onderzoekers was te laten zien dat ze met het door hen gebruikte evolutionaire algoritme een zwerm drones autonoom kunnen laten vliegen.

Zie hieronder de toelichting van Gábor Vásárhelyi van de Hongaarse Academie van Wetenschappen.
 


Openingsfoto: tijdopname van de dertig in een zwerm vliegende drones. Foto Zsolt Bézsenyi.