Fast Collective Evasion in Self-Localized Swarms of Unmanned Aerial Vehicles

要約

この論文では、侵入する移動物体の脅威にさらされた無人航空機 (UAV) の自己局所的な群れにおいて高速回避を達成するための新しいアプローチを紹介します。
自然な自己組織化システムによって動機付けられ、提示された高速かつ集団回避のアプローチにより、UAV の群れはグループに積極的に近づいてくる動的物体 (干渉者) を回避することができます。
提案された技術の主な目的は、近くで発見された干渉物から群れを迅速かつ安全に回避することです。
この方法は、魚の群れや鳥の群れなど、特定の動物の集団の集団行動にヒントを得ています。
これらの動物は、感覚器官の限られた情報と分散制御を使用して、信頼性が高く効果的な集団運動を実現します。
この論文で紹介されるシステムは、多数のエージェントと UAV 群の安全な調整を実行することを目的としています。
自然の群れと同様に、このシステムは、検出された干渉源に関する情報をグループ全体に高速で伝達し、動的かつ集団的な回避を実現します。
提案されたシステムは、動物がこの行動を達成する方法と同様に、群れエージェントと干渉者を相互に位置特定するためにオンボードセンサーのみを使用して完全に分散化されています。
その結果、swarm エージェント間の通信構造は各個人の状態 (位置や速度) に関する情報に圧倒されることがなく、通信ドロップアウトに対しても信頼性が高くなります。
提案されたシステムと理論は、実際の実験で数値的に評価および検証されました。

要約(オリジナル)

A novel approach for achieving fast evasion in self-localized swarms of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) threatened by an intruding moving object is presented in this paper. Motivated by natural self-organizing systems, the presented approach of fast and collective evasion enables the UAV swarm to avoid dynamic objects (interferers) that are actively approaching the group. The main objective of the proposed technique is the fast and safe escape of the swarm from an interferer ~discovered in proximity. This method is inspired by the collective behavior of groups of certain animals, such as schools of fish or flocks of birds. These animals use the limited information of their sensing organs and decentralized control to achieve reliable and effective group motion. The system presented in this paper is intended to execute the safe coordination of UAV swarms with a large number of agents. Similar to natural swarms, this system propagates a fast shock of information about detected interferers throughout the group to achieve dynamic and collective evasion. The proposed system is fully decentralized using only onboard sensors to mutually localize swarm agents and interferers, similar to how animals accomplish this behavior. As a result, the communication structure between swarm agents is not overwhelmed by information about the state (position and velocity) of each individual and it is reliable to communication dropouts. The proposed system and theory were numerically evaluated and verified in real-world experiments.

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