Um novo algoritmo de roteamento de dados com eficiência energética desenvolvido por uma equipe internacional poderia manter os enxames de veículos aéreos não tripulados voando - e ajudando - por mais tempo, relato de uma equipe internacional de pesquisadores neste mês na revista Caos .

Enxames de UAV são cooperativos, grupos de intercomunicação de UAVs usados ​​para uma ampla e crescente variedade de aplicações civis e militares. Em resposta a desastres, particularmente quando a infraestrutura de comunicação local é destruída, Enxames de UAV ligados a uma ou mais estações base locais agem como olhos no céu, fornecendo aos primeiros respondentes informações cruciais sobre danos e sobreviventes.

"A capacidade da bateria dos UAVs é uma deficiência crítica que limita seu uso em missões estendidas de busca e resgate, "disse o co-autor Wuhui Chen, pesquisador da Universidade Sun Yat-Sen da China.

Grande parte do uso de energia de um UAV pode estar relacionado à alta largura de banda e longos tempos de transmissão - pense no consumo de bateria do seu telefone nesses casos. Para endereçar isto, Chen e seus colegas desenvolveram um algoritmo de roteamento de dados de enxame de UAV que usa a força do grupo para maximizar as taxas de transmissão em tempo real e minimizar os desafios individuais da bateria do UAV.

Sua nova abordagem computacional híbrida combina programação linear e um algoritmo genético para criar um algoritmo de roteamento de dados "multi-hop". Um algoritmo genético resolve problemas de otimização caótica usando um análogo da seleção natural, o processo que impulsiona a evolução biológica.

Em tempo real, o novo algoritmo genético baseado em LP adaptativo (ALPBGA) identifica a rota de energia de comunicação mais baixa dentro de um enxame e, simultaneamente, equilibra o uso de energia de UAV individual, por exemplo, determinando qual UAV enviará informações para uma estação base.

"Equilibrando o consumo de energia entre os UAVs, melhoramos significativamente a capacidade de todo o sistema, "disse Patrick Hung, um co-autor do Instituto de Tecnologia da Universidade de Ontário, no Canadá. "Nossas simulações mostram que nossa abordagem pode superar os métodos de última geração existentes."

Essas simulações de computador mostram que, especialmente quando o tamanho do enxame aumenta de 10 para centenas de UAVs, ALPBGA reduz o número de UAVs que param de se comunicar em 30% a 75% em comparação com os principais algoritmos de comunicação de enxame de UAV existentes.

"Acreditamos que os resultados de nossa pesquisa inspirarão outros a projetar sistemas de comunicação UAV mais eficientes em termos de energia, "disse Chen, que planeja estender a pesquisa ALPBGA para otimizá-la dentro do contexto de diferentes trajetórias de vôo de enxame.