Da der kommerzielle Einsatz von Drohnen weiter zunimmt, wird erwartet, dass der Drohnenverkehr in Gebieten mit geringer Höhe unter 400 Fuß in den nächsten Jahren erheblich zunehmen wird. Experten gehen davon aus, dass es in den Vereinigten Staaten bis 2027 fast eine Million kommerzielle Drohnensysteme geben wird, die für Expresslieferungen, Verkehrsüberwachung, Notfallrettung und andere Aufgaben eingesetzt werden. Der Zustrom von Drohnen in geringe Höhen wird die Flugsicherheit vor große Herausforderungen stellen.

Als Reaktion auf den Anstieg des Drohnenverkehrs nutzte ein Forschungsteam unter der Leitung von Lanier Watkins und Louis Whitcomb vom Assurance Automation Institute der Hopkins University künstliche Intelligenz, um ein Systemmodell zu erstellen, um den Drohnenverkehr durch ein gewisses Maß an automatisierter Entscheidungsfindung sicherer zu steuern und einige Prozesse zu ersetzen, die eine manuelle Beteiligung erfordern. Ihre Forschungsergebnisse wurden in der Fachzeitschrift Computer veröffentlicht.

„Wir wollten sehen, ob verschiedene KI-Ansätze das erwartete Ausmaß von Drohneneinsätzen sicher bewältigen können, und es erwies sich als machbar“, sagte Watkins. Das Team nutzte autonome Algorithmen, um die Sicherheit und Skalierbarkeit von Drohneneinsätzen in Gebieten unter 400 Fuß zu verbessern. Um die Sicherheit des Drohnenverkehrs zu überprüfen, bewertete das Team die Auswirkungen autonomer Algorithmen im simulierten dreidimensionalen Luftraum. Ihre früheren Untersuchungen ergaben, dass Kollisionsvermeidungsalgorithmen die Unfallraten deutlich reduzierten. Nach dem Hinzufügen des strategischen Konfliktlösungsalgorithmus wird die Unfallrate durch die Steuerung der Verkehrszeit zur Vermeidung von Kollisionen weiter reduziert und Luftraumunfälle werden nahezu ausgeschlossen.

Um die Simulation realistischer zu gestalten, fügte das Team dem System außerdem zwei Funktionen hinzu. Der erste ist ein „Geräuschsensor“, der die Unvorhersehbarkeit der realen Umgebung simuliert und die Anpassungsfähigkeit des Systems verbessert; Das zweite ist ein „Fuzzy-Inferenzsystem“, um das Risikoniveau jeder Drohne auf der Grundlage mehrerer Faktoren wie der Entfernung zwischen der Drohne und Hindernissen zu berechnen. Watkins und Whitcomb sagten, dass diese Methoden es dem System ermöglichen, automatisierte Entscheidungen zu treffen, um Kollisionen zu verhindern.

Professor Whitcomb sagte: „Unsere Forschung berücksichtigte eine Vielzahl von Variablen, darunter auch Szenarien, in denen eine ‚Rogue Drone‘ von ihrer beabsichtigten Route abweicht. Die Ergebnisse sind sehr vielversprechend.“ Das Team plant, die simulierte Umgebung durch die Einführung dynamischer Hindernisse wie das Wetter umfassender und realistischer zu gestalten.

Watkins sagte, die Forschung baue auf mehr als 20 Jahren Forschung des Hopkins Physics Applications Laboratory auf, die sich auf die Verbesserung der Sicherheit des nationalen Luftraumsystems der USA konzentrierte. Angesichts der rasanten Entwicklung kommerzieller Drohnen ist der Einsatz von KI und Simulation zur Entscheidungsunterstützung für deren Verkehrsmanagement und zur Erzielung eines effizienten und sicheren Betriebs von Drohnensystemen eine wichtige Richtung der aktuellen Forschung.