Eine Person kann einen „Schwarm“ von 100 unbemannten autonomen Fahrzeugen überwachen

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Untersuchungen unter Beteiligung der Oregon State University haben gezeigt, dass ein „Schwarm“ von mehr als 100 autonomen Boden- und Luftrobotern von einer Person überwacht werden kann, ohne dass der Einzelne einer übermäßigen Arbeitsbelastung ausgesetzt wird.

Die Ergebnisse stellen einen großen Schritt in Richtung eines effizienten und wirtschaftlichen Einsatzes von Schwärmen in einer Reihe von Aufgaben dar, von der Brandbekämpfung in freier Wildbahn über die Paketzustellung bis hin zur Katastrophenhilfe in städtischen Umgebungen.

„Wir sehen in den Vereinigten Staaten noch nicht viele Lieferdrohnen, aber es gibt Unternehmen, die sie in anderen Ländern eingesetzt haben“, sagte Julie A. Adams vom OSU College of Engineering. „Es macht aus geschäftlicher Sicht Sinn, Lieferdrohnen in großem Maßstab einzusetzen, aber dafür muss eine einzelne Person für eine sehr große Anzahl dieser Drohnen verantwortlich sein. Ich sage nicht, dass unsere Arbeit eine endgültige Lösung ist, die zeigt, dass alles in Ordnung ist, aber das ist sie.“ Der erste Schritt zur Gewinnung zusätzlicher Daten, die ein solches System ermöglichen würden.

Die Ergebnisse, veröffentlicht in Feldrobotik, stammen aus dem Programm der Defense Advanced Research Project Agency namens OFFSET, kurz für Offensive Swarm-Enabled Tactics. Adams war Teil einer Gruppe, die 2017 ein OFFSET-Stipendium erhielt.

Im Laufe des vierjährigen Projekts setzten die Forscher Schwärme von bis zu 250 autonomen Fahrzeugen ein – mehrrotorige Flugdrohnen und Bodenrover –, die in der Lage sind, Informationen in städtischen Umgebungen wie „Betonschluchten“ zu sammeln, in denen Sichtlinie, Die satellitengestützte Kommunikation wird durch Gebäude beeinträchtigt. Die Informationen, die die Schwärme während ihrer Einsätze an städtischen Militärübungsplätzen sammeln, können dazu beitragen, die Sicherheit von US-Truppen und Zivilisten zu erhöhen.

Adams war Co-Hauptforscher in einem von zwei Schwarmsystemintegratorteams, die die Systeminfrastruktur entwickelten und die Arbeit anderer Teams mit den Schwerpunkten Schwarmtaktiken, Schwarmautonomie, Mensch-Schwarm-Teaming, physische Experimente und virtuelle Umgebungen integrierten.

„Das Projekt erforderte den Einsatz von Standardtechnologien und den Aufbau der nötigen Autonomie, damit sie von einem einzelnen Menschen namens Schwarmkommandant eingesetzt werden können“, sagte Adams, stellvertretender Direktor für eingesetzte Systeme und Richtlinien am Collaborative Robotics and Intelligent Systems Institute der OSU . „Diese Arbeit erforderte auch die Entwicklung nicht nur der erforderlichen Systeme und der Software, sondern auch der Benutzeroberfläche für diesen Schwarmkommandanten, damit ein einzelner Mensch diese Boden- und Luftsysteme einsetzen kann.“

Mitarbeiter von Smart Information Flow Technologies haben eine Virtual-Reality-Schnittstelle namens I3 entwickelt, die es dem Kommandanten ermöglicht, den Schwarm mit übergeordneten Anweisungen zu steuern.

„Die Kommandanten haben nicht jedes einzelne Fahrzeug physisch gesteuert, denn wenn man so viele Fahrzeuge einsetzt, können sie das nicht – ein einzelner Mensch kann das nicht“, sagte Adams. „Die Idee ist, dass der Schwarmkommandant einen auszuführenden Spielzug auswählen und geringfügige Anpassungen daran vornehmen kann, wie es ein Quarterback in der NFL tun würde. Die objektiven Daten der ausgebildeten Schwarmkommandanten zeigten, dass ein einzelner Mensch diese Systeme eingebaut einsetzen kann.“ Umgebungen, was sehr weitreichende Auswirkungen über dieses Projekt hinaus hat.

Die Tests fanden in mehreren Combined Armed Collective Training Facilities des US-Verteidigungsministeriums statt. Bei jeder mehrtägigen Feldübung wurden zusätzliche Fahrzeuge eingeführt, und alle 10 Minuten gaben die Schwarmkommandeure Auskunft über ihre Arbeitsbelastung und wie gestresst oder müde sie waren.

Während der letzten Feldübung mit mehr als 100 Fahrzeugen wurde die Arbeitsbelastung der Kommandanten auch mithilfe physiologischer Sensoren bewertet, die Informationen in einen Algorithmus einspeisten, der die Arbeitsbelastung der sensorischen Kanäle und die Gesamtarbeitsbelastung einer Person schätzt.

„Die Arbeitsbelastungsschätzung des Schwarmkommandanten überschritt zwar häufig die Überlastschwelle, jedoch jeweils nur für ein paar Minuten, und der Kommandeur konnte die Missionen erfolgreich abschließen, oft unter schwierigen Temperatur- und Windbedingungen“, sagte Adams.



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