드론 떼는 농업의 유연성과 실시간 통찰력을 약속합니다. 출처 : Adobe Stock, AI 생성
올바른 경우 드론 떼는 시간이 지남에 따라 운영 비용을 최대 30% 줄일 수 있습니다. 그 대부분은 인건비가 낮아서 총 드론 사용 비용의 70%를 보충 할 수 있습니다.
이 수치는 나에게 데이터 포인트 이상의 것입니다. 그들은 처음으로 나를 현장으로 끌어 들였습니다. Drone Swarm Technology는 2015 년에 처음으로 주목을 받았으며 개념에서 응용 프로그램으로의 전환의 시작을 표시했습니다.
그 이후로, 나는 그 진화를 면밀히 따랐으며 이제 드론 떼를 현재 프로젝트에 통합 할 수있는 강력한 사례를 보았습니다. 드론 무리에 대한 나의 관점은 강력한 기술 기반 (응용 물리 및 수학의 학사 및 석사 학위)에서 비롯됩니다. 또한 Drones에 대한 10 년 이상의 실습 경험과 Aeroxo의 전 최고 운영 책임자로서의 견고한 비즈니스 실적과 기술 전문가로서 10 년 이상 벤처를 보유하고 있습니다.
용어는 종종 더 간단한 기술을 위해 오용되기 때문에 드론 떼가 실제로 무엇인지, 어떻게 작동하는지 살펴 보겠습니다. 많은 관찰자들은 모든 그룹을 부릅니다 드론 떼. 예를 들어, Sky Shows를 설명하고 특정 보안 사용 사례를 떼로 표시 할 수 있습니다. 그러나 이들은 중앙 집중식 제어에 의존하고, 자기 조정이나 피어 투 피어 커뮤니케이션없이 사전 설정 작업을 따르고, 인간의 감독하에 운영되기 때문에 실제 떼와 크게 다릅니다.
또한 향후 5 년 동안 나타날 수있는 주요 사용 사례를 살펴 보겠습니다.
실제로 드론 떼는 무엇입니까?
드론 떼는 개미, 꿀벌 또는 조류의 자연스러운 떼처럼 행동 할 수있는 시스템이 장착 된 UAV (Uncrewed Aerial Vehicles) 그룹입니다. 비교는 자연 스럽기 때문에 중요합니다 무리 이 기술을 강력하게 만드는 특성 :
- 분산 의사 결정 : 각 드론은 프로그래밍 된 규칙, 지역 조건 및 기타 드론의 행동에 따라 자체적으로 결정을 내립니다. 계층 구조는 없습니다.
- 드론은 동작을 서로 동기화하고 근처 드론의 위치, 움직임 또는 상태에 따라 실시간으로 조정합니다.
- 각 드론마다 동일한 기능이 있습니다.
- 각 드론은 나머지 그룹과 같은 방식으로 작업을 수행합니다. 상충되는 행동은 없으며 조정을 위해 의사 소통 할 필요가 없습니다. 그들은 단순히 다른 사람들이 같은 선택을했다는 것을 알고 있습니다.
특성 덕분에 기술은 확장 가능합니다. 더 많은 UAV를 추가 할 때 효과가 동일하게 유지됩니다. 드론 떼는 최소한의 인간의 참여로 거대한 지역을 빠르게 스캔하고, 복잡하거나 위험한 환경에서 작동하며, 변화에 즉시 적응할 수 있습니다.
드론 떼가 실제로 어떻게 작동하는지
자율 드론 떼가 실제에서 어떻게 작동하는지는 다음과 같습니다 농업 설정. 이 시스템은 스마트 조정, 실시간 데이터 및 여러 단위의 작업 기반 의사 결정에 의존합니다.
- 드론에는 떼가 조정할 수있는 온보드 컴퓨터와 다중 스펙트럼 카메라, 비료 탱크 및 디스펜서, GPS + RTK (실시간 운동학)와 같은 농업 작업과 관련된 도구를 가지고 다닙니다.
- 인간이 작업을 설정합니다. 예를 들어, 토양 유형, 수분 및 영양소 수준에 따라 필요한 지역에 비료를 적용하는 것일 수 있습니다. 이렇게하면 비용이 절약되고 과잉 또는 과소 수정으로 인한 피해를 방지합니다.
- 하나의 드론은 정규화 된 차이 식생 지수를 사용하여 인간 수준이 낮은 지점을 감지합니다.ndvi).
- 그 드론이 인이 충분한 인과 그 자리에 가장 가까운 경우 비료를 적용합니다. 동일한 비료를 가진 다른 드론이 더 가까워지면 인수합니다.
- 이 프로세스는 지정된 전체 영역에 걸쳐 계속됩니다.
드론 떼의 가장 적합하고 현실적인 사용 사례는 무엇입니까?
이들은 향후 5 년간 드론 떼 기술을 구현하고 높은 영향과 상당한 비용 절감을 제공하는 사용 사례입니다.
농업
농업에서 드론 떼는 단일 드론보다 더 빠르고 효율적으로지면을 덮을 수 있습니다. 유인 시스템 또는 위성과 비교할 때 드론 떼는 실시간 통찰력, 필드 레벨 해상도, 유연성이 높아지고 자동화를 제공합니다.
나는 동시 모니터링, 토지 및 식물 분석 및 작물 분무를 가능하게함으로써 어떻게 작동하는지 위의 섹션에서 설명했습니다.
드론 떼가 최적화 할 수있는 다른 작업에는 다음이 포함됩니다.
- 조정 된 씨앗
- 3D 필드 재구성을위한 다중 이미징
- 질병 또는 가뭄 스트레스의 조기 발견
이 기술을 농업에 적용 할 때의 주요 과제는 비용입니다. 예를 들어, 일부 미국 주에서는 조종사와 함께 농업 비행기를 시간당 $ 150에 임대 할 수 있습니다. 그것은 너무 싸기 때문에 드론은 적어도 아직 경쟁 할 수 없습니다.
우리는 기술을 따라 잡을 시간이 필요합니다. 드론은 점점 더 나아지고 있습니다. 배터리가 더 저렴 해지고 있습니다. 그러나 진보는 획기적인 기반이 아니라 점진적입니다. 10 년 전 NDVI 분석을위한 다중 스펙트럼 카메라의 비용은 6,000 달러 이상입니다. 오늘날 비슷한 카메라는 500 달러에이를 수 있습니다. 시간 문제 일뿐입니다.
그만큼 하버드의 Wyss Institute 자율 비행 로봇을 개발하고 있습니다 Robobees곤충 떼 행동에서 영감을 얻었습니다. 각 단위입니다 설계 환경 데이터를 수집하고 다른 사람들과 조정하여 작물을 모니터링하고 문제 구역을 실시간으로 식별합니다.
이 플랫폼은 여전히 실험실 단계에 있으며 페이로드 용량과 비행 시간에 의해 제한되지만 복잡한 현장 환경에서 분산 된 조정의 생존 가능성을 보여줍니다.
인도 주의적 탈선
인도주의의 높은 비용의 주된 이유 데미이 프로세스는 실제 위협으로 취급되는 여러 잘못된 경보입니다. 한 팀은 일반적으로 한 개의 지뢰를 찾기 전에 50 개 이상의 의심의 광산을 청소합니다.
무인 항공기 떼는 인도 주의적 탈선을 제로 폭식 표준으로 밀어 올릴 수 있으며, 최대 98%의 탐지 정확도와 연구 시간이 크게 줄어 듭니다.
드론 떼가 인도 주의적 탈선에서 어떻게 작동하는지는 다음과 같습니다.
- 각 드론에는 L- 밴드 및 X- 대역과 같은 다른 웨이브 밴드에서 작동하는 레이더가 있습니다.
- L 밴드는 파장이 길고지면 아래에서 약간 침투 할 수 있습니다. 더 넓은 지하 감지에 사용됩니다.
- X- 밴드는 파장이 짧아 토양이나 단풍에 잘 침투하지 않지만 훨씬 더 높은 해상도를 제공합니다.
- 드론은 의심되는 위험한 지역 (SHA)을 자율적으로 스캔하여 광산을 포함 할 수있는 지점을 식별합니다. 비행 중에 온보드 AI는 실시간으로 이상을 감지합니다. 드론은 토양,이 지역의 갈등, 계절, 초목 및 강수량 중에 사용되는 폭발성 전쟁 잔재 (ERW)의 유형을 기준으로 파도 대역을 선택합니다.
- 하나의 드론이 이상을 발견하면 근처 드론은 자동으로 동일한 위치로 이동하여 다른 각도와 다른 레이더 밴드로 구조합니다.
- 수집 된 데이터는 오염 된 영역의 더 깊은 분석과 정확한 매핑을 위해 대형 AI 모델로 전송됩니다.
인도 주의적 탈선에서 드론 무리를 실현하려면 세 가지 기술이 개발할 시간이 필요합니다.
- 처리 전력 실시간으로 변칙을 감지하기 위해 온라인으로 레이더 데이터를 처리합니다. 현재 드론은 비행 중에 만 데이터를 수집 할 수 있으며, 나중에 지상에서 분석합니다. 또한 드론 떼 동기화를 지원하려면보다 고급 처리 능력이 필요합니다. 각 드론은 정확한 위치를 알고, 레이더 신호를 동시에 보내고 받고, 일관된 데이터 세트를 생성하면서 간섭없이 스캔을 조정해야합니다. 현재 칩은이 복잡성에 대해서는 아직 강력하지 않지만 2027 년까지 적절한 하드웨어를 사용할 수있을 것으로 예상됩니다.
- GPS 및 시각적 오도 측정 지상 및 근처 물체에 비해 포지셔닝 정확도를 향상시키기 위해 추가 개발이 필요합니다. 이러한 시스템은 존재하지만, 정밀도는 여전히 Demining 작업에서 드론 떼 조정에 부족합니다.
- 안테나 디자인 멀티 만 레이더 스캐닝을 지원하려면 드론에는 가벼운 소형 안테나가 필요합니다. 지속적인 연구 개발이 필요한 첫 두 가지 과제와는 달리,이 문제는 주로 기존 기술로 해결 될 수있는 엔지니어링 문제입니다.
이 분야에서는 이미 연구가 진행 중입니다. Sapienza University의 기계 및 항공 우주 공학과는 드론 떼 테스트 지상 침투 레이더가 장착되어있어 구조화 된 방식으로 지형을 스캔합니다. 지금은 용도 하나의 유형의 웨이브 밴드 만 다른 파장을 테스트했을 수 있습니다.
덴마크에 기반을 둔 Dropla는 Demining의 드론 개발자 중 하나입니다. 출처 : Dropla
기호 논리학
기호 논리학 드론 떼는 여러 이동 부품, 위치 및 결정과 같은 분산 문제이기 때문에 드론 떼에 자연스럽게 적합합니다. 드론 무리는 그것을 중앙 집중식 또는 단일 드론 모델보다 더 빠르고 저렴하며 탄력적 인 자율 시스템으로 바꿉니다.
자율 드론 네트워크는 어느 것을 결정할 수 있습니다 체계 위치, 나머지 배터리, 패키지 무게 및 대상 거리에 따라 어떤 패키지를 제공합니다.
기술 비용 외에는 전통적인 전달이 여전히 훨씬 저렴하기 때문에 물류에서 드론 떼를 실현하는 주요 장벽은 규제입니다. 무언가가 떨어지고 방관자가 부상을 입으면 당국이 가장 먼저 의문을 제기합니다. 그렇기 때문에 수만 개의 실제 테스트가 필요합니다. 안전을 확인하십시오많은 절차와 규칙이 생성되고 개선되어야하는 이유. 예를 들어, 드론이 파일럿 항공기와 통신하는 방법과 드론 조종사가 필요한 인증이 필요한 인증.
떼 원칙은 이미 상업적 환경에서 테스트되고 있습니다. 제나 드론예를 들어, 실내의 자율 드론 함대를 개발하고 있습니다. 목록 관리. 회사의 드론은 동기화 된 패턴으로 작동하여 선반 장치를 스캔하고 부품을 추적하며 스토리지를 실시간으로 최적화합니다.
이 시스템은 현재 제어 된 환경으로 제한되며 내비게이션을위한 시각적 마커 또는 LIDAR 기반 매핑에 의존합니다. 그러나 그들은 드론 떼가 분산 지능을 공급망 운영에 가져올 수있는 방법에 대한 작업 데모를 제공합니다.
드론 무리는 그들의 가치를 증명합니다
농업, 탈선 및 물류 전반에 걸쳐 Swarm Technology는 규모, 자율성 및 적응성 문제가있는 곳에서 가장 가치가 있습니다. 각각의 경우, 여러 에이전트가 함께 일하는 단일 드론 시스템의 속도, 정밀도 및 비용 효율성보다 우수합니다.
오늘날 주요 기술적 장벽은 온보드 처리 성능입니다. 드론은 외부 제어없이 데이터를 분석하고 실시간으로 조정해야합니다. Swarm Tech가 가능한에서 실용적으로 이동하고 있기 때문에 이제이 공간에 집중할 적절한시기입니다.
저자에 대해
저자에 대해
블라디미르 스핀 코 창립자입니다 Aery Bizkaia자율 지뢰 감지를위한 AI 기반 CSAR (전투 검색 및 구조) 레이더 시스템을 개발하는 스페인 기반 심해 스타트 업. 졸업생 미치 Aeroxo의 전 COO는 고급 물리학, 항공 우주 혁신 및 인도 주의적 영향을 결합하여 분쟁 후 안전을 재정의합니다.
게시물 무인 항공기 Swarms : 실제로 어떻게 일하는지와 산업이 어떤 신경을 걱정 해야하는지 먼저 나타났습니다 로봇 보고서.