開發人工智慧/機器學習(AI/ML)算法幫助無人機進行自動補給

2020-12-27 電子發燒友

開發人工智慧/機器學習(AI/ML)算法幫助無人機進行自動補給

Judith M. Myerson 發表於 2020-12-23 15:14:29

隨著美軍對空中無人機進行監視和偵察的依賴增加,一個有趣的戰術問題出現了:無人機的電池不可避免地耗盡,限制了它們的用途,甚至更糟的是,它們無法完成任務。一種正在尋求的解決方案是使用陸基自動駕駛汽車,可以將其派出給戰場空中無人機的耗盡電池充電。美國陸軍正在資助正在進行的研究,這將使小型無人飛機系統(sUAS)小組下降到無人地面車輛(UGV)進行自動補給,以便他們繼續執行任務。

美國陸軍作戰能力發展司令部(CCDC)陸軍研究實驗室(ARL)正在與伊利諾州芝加哥大學進行為期四年,價值800萬美元的合作協議,以開發關鍵的推進力和動力技術,為未來的UAAS提供動力。

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工作的一部分包括開發人工智慧/機器學習(AI / ML)算法,以使sUAS能夠找到最佳路線規劃,以自動返回到UGV進行充電。軍事上採用AI / ML的原因是需要對通向UGV的無人機路線進行自主控制,這包括擴大作戰範圍和任務時間。

項目經理Mike Kweon博士說,目前的挑戰是,採用當前電池技術的sUAS大約有26分鐘的時間執行飛行任務並在斷電之前返回家中,這將需要士兵攜帶數千枚電池進行任務ARL的多功能戰術動力和推進基本研究計劃。

Kweon說:「如果不解決如何滿足能源需求,使用人工智慧和機器學習的所有其他先進技術將對陸軍毫無用處。」 「在戰場上,我們沒有奢侈地更換數百個無人機的電池並將其充電數小時。」

小型無人機

研究人員目前正在研究充電選項,並開發了幾種AI / ML算法,以使諸如四旋翼飛行器之類的小型無人機能夠找到最佳路線以及監視和改善電源管理。

工作原理:小型無人機將使用電池電量傳感器來響應電池電量的狀態來打開三個LED燈(綠色,黃色和紅色)之一。綠燈將指示無人機的電池處於最佳電量範圍內。當電源降至最佳水平以下時,黃燈將亮起,紅燈將指示無人機將在幾秒鐘或幾分鐘內沒有電。

當電池傳感器降到最佳水平以下時,無人機將自動下降並懸停在UGV的充電埠上以進行無線充電。

研究人員正在使用諸如光譜診斷和數據科學之類的先進技術來開發用於UAS的傳感器和控制系統。(資料來源:美國陸軍CCDC陸軍研究實驗室)

Kweon說,可以同時從同一個UGV無線充電的無人機數量取決於平臺外無線功率傳輸技術的功能。

他解釋說:「平臺外的無線充電意味著sUAS可以從UGV充電。」 「距離也是設計參數。」

Kweon指出,研究人員正在對許多UAS進行運營影響分析,以便在不同任務情況下進行充電。

他們還考慮了各種充電選項。Kweon說:「在短期內,我們將使用經過改進的鋰離子電池,以便快速充電六分鐘。」

這些無人機將攜帶用於情報,監視和偵察(ISR)的攝像頭(這是美國陸軍中小型無人機的常見任務),並用於救援任務。所有圖像都可以發送到命令控制項,以進行態勢感知和決策。

對於UGV,它們是小型的多功能運輸工具(SMET),「將具有由發動機或混合動力系統提供動力的推進系統」以及充電板,Kweon解釋說。他指出,有關UGV的更多細節無法討論。

AI / ML算法

研究人員團隊正在研究幾種AI / ML算法。伊利諾州芝加哥大學正在開發的算法將主要側重於找到通往UGV的最佳(最短)充電路徑。該算法使用無監督學習來收集路線數據並在無人監督的情況下從中學習。

CCDC陸軍研究實驗室正在與伊利諾州芝加哥大學合作,開發小型無人機的算法,這將導致軟體幫助sUAS自主地從軍事任務返回無人地面車輛進行充電。(來源:伊利諾伊大學芝加哥分校)

Kweon的計劃還負責能源和電力管理,包括自動充電。路由算法的類似功能將應用於能量/功率管理算法。

「 [能源/電源管理]算法將具有多個子模型,」 Kweon說。「算法的目的是監視能量水平;結合任務概況,環境和其他因素,預測任務所需的能量/功率,並與無人飛行器進行通信,以找到最佳時機和返迴路線進行充電。」

他補充說,準確度對於有效執行任務以及不損失資產都很重要。

Kweon說:「這些算法將被編程併集成到廣泛的自治堆棧中,以進行自治操作。」

ARL還正在開發支持AI的算法,以在無人機被鳥和其他飛行物體擊中時自動操縱無人機。無人機在空中時必須能夠快速返回原始路徑或採取替代路線。

此外,陸軍實驗室研究的「機動與機動性人工智慧基礎研究計劃(AIMM ERP)」的主要目標之一是開發用於UGV的自動越野行駛算法。

當無人機需要充電以繼續執行任務時,無人機需要找到一條通往UGV的優化路徑。在有爭議的地區,路徑可能很複雜。」 Kweon說。「無人機還需要找到最佳路徑,同時將回程期間的能源消耗降至最低。」

大型無人機

對於大型無人機(包括「未來戰術無人飛機系統」,RQ-7「影子」無人機和MQ-1C「灰鷹」(中空長壽命無人機),與小型無人機相比,其推進和動力要求不同,陸軍-獲資助的研究將集中在多燃料混合動力推進系統中的燃料傳感器的小型化上。

「實現多種燃料運行的關鍵領域包括點火,燃料輸送和空氣管理,這是任何發動機設計中的典型要素,」 Kweon說。「主要區別在於要求與商業和地面應用完全不同。對於新的設計,材料,傳感和控制方法,必須了解基本物理原理。同時,這些技術需要通過與行業合作來加速技術開發。」

無人機將使用多燃料傳感器,「以檢測輸送到發動機的燃料的性質,從而使發動機可以更可靠地利用任何類型的燃料運行,」 Kweon說。「與商業部門不同,陸軍需要使用噴氣燃料(其主要著火特性從汽油到柴油的特性)以及國外的任何本地可用燃料。」

Kweon指出,非常重要的一點是,大型UAS可以使用任何類型的燃料運行,同時降低組件故障的風險。「我們要確保我們的UAS在任何類型的燃料上都能可靠運行,並且主要部件不會出現故障,以便我們能夠繼續執行任務(提高準備狀態)並減少部件故障(提高可持續性)。」

他補充說,長期目標是擁有一個「可以實時檢測關鍵燃料特性而與燃料類型無關的傳感器」。
編輯:hfy

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