En ny energieffektiv datadirigeringsalgoritm som utvecklats av ett internationellt team kan hålla obemannade flygfarkostsvärmar i luften – och hjälpa till – längre, rapporterar ett internationellt team av forskare denna månad i tidskriften Kaos .

UAV-svärmar samarbetar, sammankopplande grupper av UAV som används för ett brett och växande utbud av civila och militära tillämpningar. Som reaktion på katastrofen, särskilt när lokal kommunikationsinfrastruktur förstörs, UAV-svärmar kopplade till en eller flera lokala basstationer fungerar som ögon på himlen, att ge första responders viktig information om skador och överlevande.

"Batterikapaciteten hos UAV är en kritisk brist som begränsar deras användning i utökade sök- och räddningsuppdrag, " sa medförfattaren Wuhui Chen, en forskare vid Kinas Sun Yat-Sen University.

En stor del av en UAV:s energianvändning kan relateras till hög bandbredd och långa överföringstider – tänk på hur mycket telefonens batteri är i sådana fall. För att ta itu med detta, Chen och kollegor har utvecklat en UAV-svärmdataroutingalgoritm som använder gruppens styrka för att maximera överföringshastigheter i realtid och minimera individuella UAV-batteriutmaningar.

Deras nya hybridberäkningsmetod kombinerar linjär programmering och en genetisk algoritm för att skapa en "multi-hop" datadirigeringsalgoritm. En genetisk algoritm löser kaotiska optimeringsproblem med hjälp av en analog av naturligt urval, den process som driver biologisk evolution.

I realtid, den nya adaptiva LP-baserade genetiska algoritmen (ALPBGA) identifierar den lägsta kommunikationsenergivägen inom en svärm och balanserar samtidigt ut individuell UAV-energianvändning, till exempel, genom att bestämma vilken UAV som kommer att skicka information till en basstation.

"Genom att balansera energiförbrukningen bland UAV:erna, vi förbättrar hela systemets förmåga avsevärt, sa Patrick Hung, en medförfattare vid University of Ontario Institute of Technology i Kanada. "Våra simuleringar visar att vårt tillvägagångssätt kan överträffa de befintliga toppmoderna metoderna."

Dessa datorsimuleringar visar att speciellt när svärmstorleken ökar från 10 till hundratals UAV, ALPBGA minskar antalet UAV som slutar kommunicera med 30 % till 75 % jämfört med befintliga ledande UAV-svärmkommunikationsalgoritmer.

"Vi tror att resultaten av vår forskning kommer att inspirera andra att designa mer energieffektiva UAV-kommunikationssystem, sa Chen, som planerar att utöka ALPBGA-forskningen för att optimera den inom ramen för olika svärmflygningsbanor.