Летят перелетные дроны

В природе есть множество примеров координации движения без участия явного лидера, отдающего приказы. Двигаться стаей, косяком или роем умеют животные любых размеров — от китов до насекомых. Когда десятки и сотни независимых организмов летят, плывут или ползут вместе в одном направлении, не сталкиваясь с препятствиями или друг с другом, коллективы ученых просто не могут пройти мимо. Сегодня поведение птичьих стай и пчелиных роев вдохновляет не только художников, но и ученых, которые исследуют их для повышения автономности беспилотного транспорта. N+1 вместе с технологий 5G разобрался, как изучение стай помогает внедрять дроны и как это связано с сетями 5G.

Механика стаи

В 1987 году специалист по компьютерной графике Крэйг Рейнольдс разработал программу для трехмерной симуляции полета стаи птиц. В модели Рейнольдса стая была совокупностью отдельных агентов. Каждая смоделированная птица вела себя как независимый субъект, который действовал на основе трех правил: не сближаться со скоплениями своих «коллег», двигаться в направлении их среднего курса и стремиться к средней позиции (точке центра масс) соседних объектов. Модель Рейнольдса позже использовалась в других областях, например, для автоматической генерации плейлистов многоканальных интернет-радиостанций, чтобы виртуальные «диджеи» учитывали песни, звучавшие недавно на других каналах.

За прошедшие 30 лет ученые узнали намного больше о физике птичьих стай — современные модели стали сложнее и учитывают больше факторов. 

Недавно ученые из Университета Северной Каролины в Чапел-Хилл проанализировали почти 100 часов наблюдений за полетами 18 стай, среди которых были 2 смешанных, из разных видов птиц — и заметили, что все птицы в полете образовали так называемую составную V-образную структуру.

Эта форма объединяет преимущества двух распространенных типов птичьих стай: характерного для голубей облака без формальной структуры и простой клинообразной формы гусиной стаи.

Первая структура обеспечивает защиту от хищников, усложняя им выбор цели, а вторая улучшает аэродинамику. Крылья птицы создают движущийся вниз поток воздуха позади себя и поднимающиеся вверх потоки воздуха слева и справа. Ученые отметили, что независимо от размера, большинство исследованных ими птиц предпочитали держаться от своих собратьев слева и справа на расстоянии одного размаха крыльев, и от половины до полутора позади — при таком положении в стае птицы летят быстрее, а крыльями при этом взмахивают реже.

Эти данные важны не только для орнитологов — они могут помочь в разработке алгоритмов для группового поведения дронов. К примеру, если птицы любого размера получают аэродинамические преимущества от полета в стае, то почему бы не научить летать клином группы беспилотники — экономия энергии позволит им работать в воздухе дольше и совершать дальние перелеты.

Рой беспилотников

Птицам, пчелам или дронам мало выстроиться в стаю или рой — нужно еще сохранять формацию во время полета. Для этого нужно координировать движение, а, следовательно, передавать информацию между членами стаи. Поэтому изучение полета птиц может помочь разработчикам беспилотников организовать более эффективный обмен данными внутри роя.

Сейчас автономные роботы используют беспроводные стандарты связи (в частности, сотовые сети, Wi-Fi или радиомодули XBee с частотой 2,4 гигагерц). С коммуникацией внутри стаи больше вопросов — в 1930-х годах орнитолог Эдмунд Селус даже предположил, что птицы взаимодействуют с помощью телепатии. Хотя и сегодня механизм их общения не понятен до конца, скорее всего птицы ориентируются одновременно на визуальные (наблюдая за соседками), и звуковые (например, вибрации отдельных перьев) сигналы. 

Исследователи из итальянского Института сложных систем показали, что вместо того, чтобы пристраиваться параллельно вектору полета соседки, каждая птица копирует только крутизну ее поворота. Информация о предстоящих поворотах передается по стае со скоростью 20-40 метров в секунду, а группа из 400 пернатых поворачивает всего за полсекунды.

И это очень экономная коммуникация: в 2017 году китайские ученые выяснили, что каждый голубь в стае взаимодействует с другими только тогда, когда нужно передать информацию о маневре. Возможно, применение этого принципа в больших группировках дронов позволит повысить их энергоэффективность и сократить объем передачи данных, передавая информацию, когда это действительно необходимо.

Когда полеты дронов в стае моделировали специалисты по компьютерным наукам, они редко принимали во внимание условия реального мира — задержки связи, препятствия и т.д. В большинство моделей каждый автономный дрон был запрограммирован отдельно и не мог подстраиваться под меняющиеся условия среды — то есть просто летел по индивидуальному треку. Типичный беспилотник не только не взаимодействует с соседями, но и вообще «не в курсе», что входит в группировку других ему подобных агентов. Именно так была устроена рекордная стая дронов Intel — 1218 беспилотников с индивидуальными программами участвовали съемках ролика для церемонии открытия Олимпийских игр 2018 года.

Но поведение настоящих стай сложнее: птицы общаются друг с другом, делясь информацией о препятствиях. Авторы опубликованного в июле 2018 года в журнале Science Robotics исследования разработали новую модель распределенной группы дронов, подражающей поведению стаи птиц. С ее помощью группа автономных дронов способна двигаться на большой скорости в замкнутом пространстве, избегая при этом столкновений с препятствиями. Модель работает даже в зашумленной среде, с неточными датчиками и существенной задержкой связи. Симуляции показали, что такие беспилотники смогут успешно огибать препятствия на скорости до 32 м/с, при этом в группировку может входить до 1000 дронов.

Динамика стаи зависит не только от окружающей среды, но и от внутренней структуры группы, которая собралась в стаю. Так, опубликованное в мае 2019 года в журнале Nature Ecology and Evolution исследование предлагает новую трактовку группового поведения птиц. Галки образуют пары на всю жизнь, и в стае этот факт имеет значение: оказалось, что полет «супругов» выглядит совсем не так, как у одиночек: пара держится вместе, эффективнее летит (реже машет крыльями на той же скорости), но при этом в меньшей степени «роится» — не так восприимчива к динамическим изменениям структуры самой стаи, как одиночки. Иными словами, скорость трансформаций и маневренность галочьей стаи, в которой пар больше, чем «холостяков», чуть меньше, но зато устают они меньше, так как эффективнее летят.

Соавтор статьи Николас Уэльет из Стэнфордского университета считает, что изучение поведения галочьих стай заставит инженеров, «списывающих» у природы принципы коллективного движения для разработки алгоритмов автономного транспорта, пересмотреть свои подходы. Будут ли созданные одним производителем машины или дроны вести себя как пары галок, «слушая» только друг друга и не обращая внимания на остальных участников движения? По мнению Уэльета, незначительные различия в алгоритмах беспилотников могут повлиять на общее поведение флота.

Связь дронов и стай не ограничивается внедрением бионических принципов в робототехнике. В 2018 году ученые разработали алгоритм, позволяющий дронам отгонять стаи птиц от аэропортов и других ограниченных территорий. Алгоритм выбирает траекторию полета, которая смещает «центр притяжения» стаи в точку за пределами границ охраняемой области.

Терабайты для принятия решений

Масштабное внедрение автономного транспорта и больших группировок дронов зависит не только от прогресса в понимании коллективного интеллекта стай, но и от развития технологий 5G, потому что эффективная передача гигантского объема информации невозможна в существующих сегодня сотовых сетях. По оценке бывшего гендиректора Intel Брайана Кржанича, средний автономный автомобиль может генерировать ежедневно по 4000 гигабайта данных, а небольшой флот коптеров производит 150 терабайт данных в день.

В существующих сетях 4G дроны маневрируют с небольшими задержками — при управлении большой группой дронов эти задержки будут уже критичны, ведь размер стай исчисляется сотнями аппаратов. Месяц назад американское военное агентство DARPA продемонстрировало, как смешанный рой из нескольких сотен коптеров и наземных беспилотников, войдя в город, обнаружил необходимое здание и организовал его оцепление: коптеры зависли над ним, а их колесные коллеги начали патрулировать окрестные дороги.

В апреле 2019 года NASA испытала рой из более сотни миниатюрных дронов проекта Cicada. Они имитируют движение роя насекомых и могут применяться не только в военных, но и в мирных целях — скажем, в метеорологии. Каждый дрон размером человеческую ладонь оборудован датчиками температуры, давления и силы ветра.

В будущем «стайный принцип» поможет дронам достичь полной автономности. Военные будут использовать рои беспилотников для обороны и нападения. Коптеры будут обрабатывать поля и леса инсектицидами. Уже сегодня одиночные дроны спасают жизни, доставляя медикаменты и участвуя в спасательных операциях в удаленных районах: например, по данным компании DJI, только ее дроны помогли спасти 257 человек с 2013 года. Во время лесных пожаров в Калифорнии в 2018 году беспилотники использовались для съемки затронутых стихией территорий. После внедрения сетей 5G место отдельных беспилотных летательных аппаратов в таких операциях займут рои, состоящие из сотен беспилотных машин.

Инкубатор дронов

В ближайшие годы в России появятся сети стандарта 5G, но разработчики могут проверить свои технологические решения в 5G Инкубаторе МТС прямо сейчас. Одно из направлений исследований в рамках инкубатора — управление массовым числом устройств, например, беспилотными автомобилями, дронами или роботами. 

Координация действий множества аппаратов станет одной из самых востребованных функций стандарта 5G. Сети пятого поколения получат увеличенную пропускную способность канала за счет использования массива антенн для приема и передачи данных. Кроме того, технология network slicing позволит создавать изолированные подсети для разных задач: интернета вещей, видеостриминга, автономного транспорта или роев дронов.

Формат инкубатора предполагает рабочую зону 5G с оборудованием для тестирования, техническую и маркетинговую поддержку со стороны специалистов МТС и модули 5G для установки в оборудование. Резидентами инкубатора могут стать любые команды или изобретатели, готовые создавать продукты и услуги для сетей 5G.