多無人機群體智慧實驗測試平台（M-SET）：融入避碰機制的實際應用

Core Concepts

本文介紹了一個名為 M-SET 的新型多無人機群體智慧實驗測試平台，該平台整合了避碰機制，以提高模擬真實環境的準確性，並驗證了其在交通監控等智慧城市應用中的有效性。

Abstract

文獻資訊

• 標題：多無人機群體智慧實驗測試平台（M-SET）：融入避碰機制的實際應用
• 作者：Chuhao Qin, Alexander Robins, Callum Lillywhite-Roake, Adam Pearce, Hritik Mehta, Scott James, Tsz Ho Wong, Evangelos Pournaras
• 機構：英國里茲大學計算學院

研究目標

本研究旨在開發一個名為 M-SET 的新型多無人機群體智慧實驗測試平台，該平台整合了避碰機制，以提高模擬真實環境的準確性，並驗證其在交通監控等智慧城市應用中的有效性。

方法

• 測試平台採用 Crazyflie 2.1 無人機，並配備定位、攝像記錄和無線充電等功能。
• 透過一個 75 英吋的螢幕模擬戶外環境，並將其劃分為網格單元，每個單元代表不同的感測需求。
• 使用分散式多代理集體學習方法（EPOS）協調無人機的導航和感測任務，並使用人工勢場演算法進行避碰。
• 使用真實世界的交通流量數據集（pNEUMA）進行實驗驗證。

主要發現

• M-SET 能夠準確估計無人機的能耗，並有效降低碰撞風險。
• 與其他基準方法相比，M-SET 在確保低感測失配的同時，顯著降低了碰撞風險。
• M-SET 的成本遠低於使用大型無人機進行戶外實驗，並且消除了許可證、天氣條件和隱私洩露等問題。

主要結論

M-SET 是一個有效的平台，可用於測試和評估多無人機群體智慧演算法，特別是在需要避碰的真實環境中。該平台為智慧城市應用（如交通監控）提供了低成本、安全且高效的解決方案。

意義

本研究開發的 M-SET 平台為多無人機群體智慧的研究提供了一個有價值的工具，可以促進無人機在智慧城市和其他領域的應用。

局限性和未來研究方向

• 未來可以考慮使用更先進的硬體（如超聲波感測器）進行即時避碰。
• 可以整合不同類型和感測能力的無人機。
• 可以實作和整合其他群體智慧演算法和強化學習方法，以增強線上測試平台的操作。

Stats

每架 Crazyflie 無人機的成本約為 600 美元。
Phantom 4 Pro 無人機的成本約為 1600 美元。
M-SET 使用的 Crazyflie 2.1 無人機重量為 27 克，螺旋槳長度為 47 毫米，電池容量為 250mAh。
無人機的平均地面速度設定為 0.1 米/秒。
螢幕被劃分為 2x3 的網格單元，每個單元的面積為 55x47 厘米。
無人機在 50 厘米的高度可以有效地感測每個單元。
EPOS 演算法進行了 40 次自下而上和自上而下的學習迭代。
人工勢場演算法中，無人機與障礙物之間的最小安全距離設定為 25 厘米。
斥力分量的縮放值 δ 經驗性地設定為 2.5。

Quotes

"使用單一的高性能無人機成本高昂，而且飛行距離有限。相比之下，多架低成本的協作無人機用途更廣，可以覆蓋更廣泛的區域，並且允許電池充電。"
"然而，這些現有的室內測試平台缺乏戶外環境的真實性，特別是在飛行安全問題方面，例如障礙物與無人機之間以及無人機之間的碰撞。"
"透過提高真實性，它可以有效地模擬戶外環境。此外，它還檢查了避碰對能耗和數據收集的影響，為無人機硬體測試提供了新的見解。"

Key Insights Distilled From

M-SET: Multi-Drone Swarm Intelligence Experimentation with Collision Avoidance Realism

by Chuhao Qin, ... at arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2406.10916.pdf

Deeper Inquiries

除了交通監控，M-SET 平台還可以用於哪些其他智慧城市應用？

M-SET 平台除了交通監控，還可以用於許多其他的智慧城市應用，特別是需要分散式感測和無人機群協作的應用場景。以下列舉一些例子：

環境監測： M-SET 可以用於監測空氣品質、水質、噪音污染等環境指標。無人機群可以搭載不同的感測器，在城市的不同區域收集數據，並將數據傳輸到雲端進行分析，幫助城市管理者更好地了解環境狀況，制定相應的政策。
災害應變： 在地震、火災、洪水等自然災害發生時，M-SET 可以快速部署無人機群，對災區進行空中監測，提供實時影像和數據，幫助救援人員快速了解災情，制定救援方案，提高救援效率。
基礎設施檢測： M-SET 可以用於檢查橋樑、道路、電力線路、管道等基礎設施的狀況。無人機群可以搭載高解析度相機、紅外線熱像儀等設備，對基礎設施進行全面、精確的檢查，及時發現潛在的安全隱患，避免事故發生。
城市規劃和管理： M-SET 可以用於收集城市的三維模型數據、交通流量數據、人口密度數據等，幫助城市規劃者更好地了解城市的發展狀況，制定更合理的城市規劃方案。
物流配送： M-SET 可以用於小型貨物的城市物流配送，特別是在交通擁堵的區域，無人機可以避開地面交通，快速將貨物送達目的地。
總之，M-SET 作為一個低成本、易於部署、高度可擴展的無人機群智慧實驗平台，具有廣泛的應用前景，可以應用於各種智慧城市應用場景，提高城市管理效率，改善城市居民生活品質。

在戶外環境中使用 M-SET 平台進行實驗時，會面臨哪些挑戰？如何克服這些挑戰？

雖然 M-SET 在室內實驗中展現出優勢，但在戶外環境中應用則面臨更多挑戰：

環境因素影響： 戶外環境風向、風速變化莫測，陽光、雨雪等天氣現象都會影響無人機飛行軌跡和感測數據準確性。克服方案：

選擇性能更強的無人機，搭載更精密的感測器和飛行控制器，提升抗風性和環境適應能力。
開發更強大的飛行控制算法，例如自適應控制、魯棒控制等，應對環境擾動。
結合氣象數據，預測天氣變化，調整飛行計劃，避開惡劣天氣。

通訊可靠性問題： 戶外環境複雜，建築物、樹木等障礙物會遮擋信號，影響無人機與地面站、無人機之間的通訊質量。克服方案：

選擇更可靠的通訊方式，例如多天線技術、跳頻技術等，提升抗干擾能力。
設計合理的無人機部署方案，確保通訊鏈路穩定。
開發容錯機制，例如數據緩存、斷點續傳等，應對通訊中斷情況。

安全隱私風險： 戶外環境下無人機飛行安全風險更高，且收集的數據可能涉及個人隱私。克服方案：

完善無人機安全機制，例如設置電子圍欄、開發緊急降落策略等，保障飛行安全。
加強數據加密和訪問控制，保護數據安全和個人隱私。
制定相關規章制度，規範無人機飛行和數據使用，避免安全事故和隱私洩露。
總之，將 M-SET 應用於戶外環境需要克服諸多挑戰，需要軟硬件結合，綜合運用多種技術手段，才能確保系統的可靠性、安全性和數據的準確性。

如果將 M-SET 平台與其他新興技術（如邊緣計算、區塊鏈）相結合，會產生哪些新的應用場景和研究方向？

將 M-SET 平台與邊緣計算、區塊鏈等新興技術結合，可以進一步提升系統性能，拓展應用場景，帶來新的研究方向：
1. 與邊緣計算結合：

應用場景： 實時性要求高的應用，例如交通事故快速響應、火災現場實時監控等。
優勢： 將數據處理和分析任務放到靠近數據源的邊緣節點，減少數據傳輸延遲，提升系統響應速度。
研究方向：

無人機群任務調度和資源分配算法，將計算任務合理分配到邊緣節點。
邊緣節點與無人機之間的協同機制，實現數據高效共享和處理。
輕量級的機器學習算法，部署在邊緣節點，實現實時數據分析。
2. 與區塊鏈結合：

應用場景： 需要保障數據安全和可信度的應用，例如環境監測數據存證、無人機飛行軌跡記錄等。
優勢： 利用區塊鏈的去中心化、不可篡改等特性，保障數據安全可信，提升系統可靠性。
研究方向：

基於區塊鏈的無人機身份認證和授權機制，防止非法無人機接入。
數據安全存儲和共享機制，確保數據不被篡改和盜用。
基於區塊鏈的激勵機制，鼓勵更多用戶參與到數據收集和共享中。
3. 其他新興技術結合：

5G/6G 通訊技術： 提供高速、低延遲的數據傳輸，提升系統實時性和可靠性。
人工智能技術： 例如深度學習、強化學習等，提升無人機自主飛行和智能決策能力。
數字孿生技術： 構建虛擬的城市環境，模擬無人機飛行和數據收集過程，優化系統設計和部署。
總之，將 M-SET 與其他新興技術結合，可以創造出更多創新應用，推動智慧城市建設，同時也為相關領域的研究帶來新的挑戰和機遇。