Drohnen bleiben auf Kurs

Drohnen, die in Katastrophengebieten nach Überlebenden suchen oder Gebäude inspizieren, brauchen aktuelle Daten, um erfolgreich zu arbeiten. Bei vielen Robotern, die zeitkritische Infos über ein drahtloses Netzwerk teilen, kann es jedoch zu einem Datenstau kommen. Um solche Probleme zu lösen, haben Ingenieure des MIT einen neuen Ansatz namens WiSwarm entwickelt. Laut einem Bericht von MIT News konfiguriert der Algorithmus drahtlose Netzwerke so, dass sie den Informationsfluss aus vielen Quellen steuern und die aktuellsten Daten weitergeben können.

Wie WiSwarm funktioniert

"Bei den meisten Standard-Netzwerkprotokollen gilt das Prinzip: Wer zuerst kommt, mahlt zuerst", erklärt Vishrant Tripathi vom MIT. "Ein Videobild kommt herein, Sie verarbeiten es. Kommt ein weiteres herein, verarbeiten Sie es. Aber wenn Ihre Aufgabe zeitkritisch ist, wie z. B. die Erkennung eines sich bewegenden Objekts, dann sind alle alten Videobilder nutzlos. Was Sie brauchen, ist das neueste Videobild.

Der WiSwarm-Algorithmus ist ein Scheduling (Zeitplanung) Algorithmus. Er wird auf einem zentralen Computer ausgeführt und kann mit jedem WiFi-Netzwerk gekoppelt werden. Er verwaltet mehrere Datenströme, wobei den frischesten Daten Priorität eingeräumt wird. Statt jedes Datenpaket einer Quelle (Roboter oder Drohne) von jeder Quelle zu empfangen, entscheidet der Algorithmus, welche Quelle als nächstes Daten senden sollte. Die Quelle hält dann ein "last in, first out"-Protokoll ein, um die aktuellsten Daten über das drahtlose Netzwerk an eine Zentrale  zu übermitteln.

WiSwarm bestimmt, welche Quelle als Nächstes Daten senden soll, indem er drei Parameter bewertet: 1) das allgemeine Gewicht oder die Priorität einer Drohne (z. B. hat eine Drohne, die ein schnelles Fahrzeug verfolgt, eine höhere Priorität als eine Drohne, die ein langsameres Fahrzeug verfolgt), 2) das Alter der Informationen einer Drohne oder wie lange es her ist, dass eine Drohne eine Aktualisierung gesendet hat, und 3) die Zuverlässigkeit des Kanals einer Drohne oder die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Datenübertragung. Durch die Berücksichtigung dieser Parameter kann der Algorithmus die Drohnen so planen, dass sie nacheinander Aktualisierungen über ein drahtloses Netzwerk melden, ohne das System zu verstopfen, und zwar so, dass die frischesten Daten für die erfolgreiche Durchführung einer zeitkritischen Aufgabe zur Verfügung stehen.

Ergebnisse in der Praxis

Das MIT-Team testete WiSwarm mit mehreren Drohnen, die Fahrzeuge am Boden verfolgten. Die Drohnen waren mit kleinen Kameras und Wi-Fi-fähigen Computerchips ausgestattet, um Bilder an einen zentralen Computer zu senden. Als das Netzwerk mit WiSwarm gekoppelt wurde, konnte der Computer die aktuellsten Bilder von den relevantesten Drohnen empfangen und nutzen, um Anweisungen an die Drohnen zu senden.

Durch den Einsatz von WiSwarm konnte der zentrale Computer aktuelle Bilder von relevanten Drohnen empfangen und Anweisungen zur Fahrzeugverfolgung senden. In Experimenten mit zwei Drohnen wurden Daten, die über WiSwarm übertragen wurden, doppelt so schnell aktualisiert und die Verfolgung der Fahrzeuge verbesserte sich um das Sechsfache im Vergleich zu herkömmlichem Wi-Fi. Bei der Erweiterung auf fünf Drohnen und fünf Bodenfahrzeuge kam es aufgrund des erhöhten Datenverkehrs beim Einsatz von Wi-Fi allein zu einem Ausfall. WiSwarm hingegen unterstützte das Netzwerk besser und ermöglichte eine kontinuierliche Verfolgung der Fahrzeuge.

Zukunftsperspektiven

In der nahen Zukunft könnten günstige und wendige Drohnen gemeinsam arbeiten und über drahtlose Netzwerke kommunizieren, um Gebäude, landwirtschaftliche Flächen und Wind- sowie Solarparks zu inspizieren. In der fernen Zukunft könnte dieser Ansatz zur Verwaltung von Datenströmen in intelligenten Städten beitragen, indem er zum Beispiel selbstfahrenden Autos hilft, sich an Kreuzungen mit Sensoren zu koordinieren und die Aktualität der Daten zu gewährleisten.

Das Team wird seine Methode auf der IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM) im Mai vorstellen. Die Studie wurde von Forschern des MIT und der Columbia University durchgeführt.