من الطائرات بدون طيار إلى روبوتات المستودعات، برمجة السلامة حاسمة – قد يكون لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حلاً

يزداد الحاجة إلى إدارة أساطيل كبيرة من المركبات المستقلة و الطائرات بدون طيار بشكل مستمر. للأسف، تتطلب الأنظمة الموجودة اليوم الكثير من الجهد والقدرة الحاسوبية. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن أنظمة برمجة السلامة هذه التكيف على الطيران.

نتيجة لذلك، مع انتشار استخدام أساطيل الطائرات بدون طيار بشكل تجاري، من المهم إنشاء بروتوكولات برمجة سلامة تسهل العمليات وتوفر ضمانات.幸يًا، قد يكون فريق من الباحثين المبتكرين في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حلاً. هنا ما تحتاج إلى معرفته.

عروض الطائرات بدون طيار

من الألعاب الأولمبية إلى إطلاق المنتجات الجديدة، أصبحت عروض الطائرات بدون طيار أكثر شيوعًا من أي وقت مضى. يمكن أن تستخدم هذه الأحداث مئات الطائرات بدون طيار التي تعمل في انسجام لت tạo صور ورسومات و غيرها. هذه العروض الخفيفة على نطاق كبير تبدو جميلة. أكثر من ذلك، أكثر مما هو مثير للإعجاب من هذه الإجراءات هو كل العمل الذي يضطلع به لجعل هذه العروض ممكنة.

طرق برمجة السلامة الحالية

الطريقة الحالية التي يسيطر بها المهندسون على أساطيل كبيرة من الطائرات بدون طيار أو أنظمة روبوتية متعددة أخرى هي من خلال استخدام أنظمة متعددة الوكلاء (MAS). تجمع هذه البروتوكولات المسارات مع نقاط التوقف وقيود الوقت. معًا، تسمح هذه العوامل لكل طائرة بدون طيار أن تعرف أين هي على طول مسارها المخطط مسبقًا.

هذا النهج يعمل عندما تكون الظروف جيدة، والطائرات بدون طيار في المكان الذي يجب أن يكونوا فيه في الوقت المحدد. ومع ذلك، يمكن أن تحدث بعض العيوب الخطيرة عندما تخرج الأجهزة عن مسارها. لمنع الاصطدامات، يستخدم المهندسون تقنية تسمى التخطيط المزدوج للمسار.

عيوب برمجة السلامة

يسمح هذا الخوارزمية لكل طائرة بدون طيار أن تعرف أين يجب أن تكون بالنسبة إلى الطائرات بدون طيار الأخرى إذا كان كل شيء يسير بشكل مثالي. ومع ذلك، عندما تحدث سوء الفهم، يمكن أن تنشأ مشاكل خطيرة. منذ أن تطير كل طائرة بدون طيار في نظام MAS بدون رؤية بعد الإطلاق، سوف تفترض مسارها المخطط مسبقًا حتى لو كانت العوامل الخارجية تجعل الخطة الأصلية غير صحيحة. يمكن أن يؤدي هذا الوضع إلى بعض الإجراءات الغريبة، مثل هبوط الطائرات بدون طيار بشكل غير متوقع، أو سقوطها من السماء على المشاهدين، أو طيرانها إلى أي مكان، أو أن تصبح غير مستجيبًا.

حوادث عروض الطائرات بدون طيار الحديثة

أدى الارتفاع المفاجئ في عروض الطائرات بدون طيار و الروبوتات المستقلة إلى بعض الحالات الخطيرة. ت представляет الطائرات بدون طيار العديد من التهديدات، حتى عندما تكون غير مسلحة. يمكن أن تفقد هذه الأجهزة الاتصال وسقط من السماء من ارتفاع مئات الأقدام، مما يؤدي إلى تدمير الجهاز والمشاة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يؤدي الاصطدام مع الطائرات الأخرى إلى خسائر فادحة ومقتل.
يظهر مثالان حديثان هذه المخاوف:

فلوريدا

لم يكن سكان أورلاندو الذين تجمعوا خارجًا لمشاهدة عرض الطائرات بدون طيار في 21 ديسمبر 2024 على دراية بأن الحدث سوف يتحول إلى خطير. خلال العرض، الذي شمل مئات الطائرات بدون طيار، أدى خطأ الاتصال إلى سقوط العديد من الطائرات بدون طيار إلى الأرض وضرب المشاهدين.

لسوء الحظ، سقطت إحدى الطائرات بدون طيار على طفل يبلغ من العمر 7 سنوات، مما تسبب في إصابات خطيرة تتطلب جراحة طارئة. عندما سُئل عن الحادث، أعربت الشركة التي قامت بالحدث، Sky Elements Drone، عن أسفها ووعدت بتحقيق سبب الحادث لمنع حوادث مستقبلية.

نيويورك

حصل حادث آخر العام الماضي في ستاتن آيلاند، نيويورك. في هذا الحادث، كان مشغل الطائرة بدون طيار قد طار على بعد 2.5 ميل.由于 عدم وجود رؤية واضحة، لم يكن قادرًا على ملاحظة مروحية UH-60 Black Hawk واصطدم بالمركبة.

幸يًا، تمكنت المروحية من العودة إلى القاعدة. ومع ذلك، عند الفحص الأقرب، أدرك الطاقم أنهم كانوا محظوظين جدًا لأن قطعًا من الطائرة بدون طيار تم اكتشافها في محور المروحة الرئيسي. بعد تحقيق طويل، أصدر مجلس السلامة الوطني للنقل تقريرًا عن الحادث كشف عن خطأ مشغل الطائرة بدون طيار.

دراسة برمجة السلامة لمulti-Agent

مع الاعتراف بالحاجة إلى نظام سلامة أكثر مرونة واستجابة عند التعامل مع أساطيل الوحدات المستقلة، قدم مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا طريقة تدريب جديدة في ورقة نشرت مؤخرًا في IEEE Transactions on Robotics¹. يصف بحثهم طريقة تدريب جديدة تحسن من حماية السلامة وتقلل من عبء العمل المحيط ببرمجة هذه البروتوكولات.

وظيفة الحاجز المراقب للرسوم البيانية GCBF+

بني بروتوكول وظيفة الحاجز المراقب للرسوم البيانية + على خوارزميات الحاجز السابقة وأضاف أنظمة مملوكة لتبسيط الحفاظ على السلامة عبر أساطيل مركبات كبيرة. بشكل مثير للإعجاب، يسمح GCBF+ للطائرات بدون طيار بالتنقل في بيئات معقدة مثل البشر.

نصف قطر الاستشعار

يبدأ النظام بإنشاء نصف قطر استشعار أصغر يركز بشكل رئيسي على مخاطر الاصطدام بدلاً من خطة الطيران بأكملها. هذا يقلل من احتياجات إدارة الطائرة بدون طيار ويسمح لها بتتبع وتجنب الحواجز في المناطق المحيطة بشكل نشط.

الوعي بالمواقف

يسمح GCBF+ المحدث للطائرات بدون طيار أن تعرف بالضبط أين هي في الوقت الفعلي ووضعها بالنسبة إلى طائرات بدون طيار أخرى في المنطقة. تتبع جميع الطائرات بدون طيار في الوقت الفعلي يسمح لوكلاء متعددين متناسقين ومتعاونين وبرمجيين بالعمل معًا لإنجاز المهام.

شبكات الرسوم البيانية العصبية (GNNs)

created نموذجًا حاسوبيًا مخصصًا استفاد من شبكات الرسوم البيانية العصبية المتقدمة، مما مكنهم من الاستفادة من بعض الفوائد الرئيسية مثل القدرة على تحديد معلمات GCBF وتوزيع سياسات التحكم. على وجه الخصوص، ي模ّل النظام الوكلاء والمراقبين.

Source – MIT

استخدم المهندسون المواصفات الدقيقة للطائرات بدون طيار في العالم الحقيقي. شمل ذلك القدرات الميكانيكية والقيود والأداء ووقت البطارية والعوامل الحيوية الأخرى. ثم استخدمت المحاكاة هذه المعلومات لإنشاء اختبارات على نطاق كبير راقبها المهندسون.

من الملاحظ أن قرار استخدام شبكة رسومية عصبية (GNN) يعد منطقيًا لأنه يسمح بتتبع التوبولوجيا الرسومية المتغيرة لمعلومات التدفق المبنية على المسافة.

إضافة المزيد من الوكلاء والمهام

بدأ المهندسون في توسيع نطاق المحاكاة لتشمل المزيد من الوحدات والمهام المعقدة. لاحظوا أن أنظمة السلامة في الوقت الفعلي调ت تلقائيًا بعد نسخها ولصقها في طائرات بدون طيار جديدة. تم تسجيل كل互одействة مع إضافة المزيد من الطائرات بدون طيار إلى المحاكاة.

تتبع الاصطدامات عبر آلاف المحاكاة

随ما زاد عدد وكثافة الوكلاء والموانع، تم تحسين النظام لعدم وجود اصطدامات كمكافأة. بدأت GNN تلقائيًا في تعديل إدخال المراقب لضمان أن يتم تقليل انتهاكات السلامة.

لاحظ المهندسون كيف قامت GNN بتعديل مسارات الطائرات بدون طيار في الوقت الفعلي لتجنب الاصطدام مع روبوتات أخرى. ساعد هذا الاختبار على ضمان أن يكون المراقب استجابيًا، مما يعني أنه كان يعادة إنشاء مسار طيران للطائرات بدون طيار بناءً على ظروف بيئية في الوقت الفعلي.

كما قدم مهندسو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا حدودًا سلامية كجزء من هذا النهج. هذه هي المناطق التي قد تتعرض فيها الأجهزة لانتهاكات سلامية. من خلال توجيه الأجهزة لتجنب هذه المناطق، قام الفريق بتقليل العديد من الاصطدامات والأخطاء التي تعاني منها الأنظمة الحالية.

طريقة التدريب لأنظمة متعددة الوكلاء

بشكل مثير للإعجاب، تم نسخ مراقب ونسخه إلى وحدات أخرى بمجرد أن عملت المحاكاة على حل أي مخاوف سلامية. منذ أن يمكن للبروتوكول التعامل مع توبولوجيا رسومية عشوائية، من الأسهل تعزيزه رأسيًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه مراعاة تغيير عدد المشاركين، مما يعني أنه يمكن برمجة البروتوكول على عدد قليل من الوحدات ثم مشاركته مع السرب.

اختبار برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء

سعى المهندسون لاختبار إطارهم الموزع لمراقبة متعددة الوكلاء الآمنة في بيئات كبيرة مع موانع من خلال استخدام طائرات بدون طيار Crazyflies. تم تحديث هذه الطائرات بدون طيار بحجم اليد باستخدام GNN. تم استخدام 8 طائرات بدون طيار Crazyflies في مرحلة الاختبار.

استخدم الوكلاء 8 طائرات بدون طيار حقيقية لتتبع ومراقبة الأنشطة. ثم تم مشاركة البيانات في محاكاة مع 1000 طائرة بدون طيار. تم تطبيق نفس طريقة التوسيع للاعتراضات. بدأ الفريق ب 8 موانع في اختبار حقيقي. زادت المحاكاة عدد الموانع إلى 128 موانع متحركة وثابتة للاختبارات النهائية.

اختبار برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء مع أهداف مختلفة

تم تزويد الطائرات بدون طيار بأهداف مختلفة لمعرفة كيف يمكنها الأداء في بيئات مزدحمة. كانت إحدى المهام هي تبادل المواقع أثناء الطيران. قد يبدو هذا المهمة بسيطًا، لكن عندما تتعامل مع 1000 طائرة بدون طيار، يصبح خطر الاصطدام مرتفعًا.

الهبوط

كان الهدف التالي هو هبوط الطائرات بدون طيار على صناديق متحركة. كانت الصناديع المتحركة روبوتات تسمى Turtlebots. تم إعداد Turtlebots للدوران بسرعات مختلفة. كان على الطائرات بدون طيار أن تتجاوز بعضها البعض وتحط بأمان على Turtlebot لإنجاز مهمتها.

نتائج اختبار برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء

نتائج دراسة برمجة السلامة ملهمة. أولًا، أدت الأجهزة بشكل أفضل من سابقتها في كل من البيئات ثنائية وثلاثية الأبعاد. أثبت استخدام النظام للملاحظات القائمة على سحابة النقاط التي تعتمد على LiDAR لمواجهة الموانع إضافة رائعة. سُمح للطائرات بدون طيار بتعديلها في الوقت الفعلي و रहन في مناطق السلامة المحددة.

طارت طائرات Crazyflies بدون طيار، وأنجزت مهامها أثناء الطيران، وهبطت بنجاح دون اصطدام. خلصت إلى أن نظامهم يمكن أن يوفر تخفيضًا بنسبة 40٪ في الاصطدامات. كما حسّن أداء الطائرات بدون طيار، مما مكنها من إنجاز مهام شملت مئات الطائرات بدون طيار دون حوادث.

فوائد دراسة برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء

هناك العديد من الفوائد التي تطرحها هذه الدراسة إلى السوق. أولًا، يسمح للمهندسين بالتوازن التلقائي بين متطلبات السلامة و معايير الأداء. يقلل استخدام نظام نظرية وظيفة الحاجز للمراقبة من المخاطر بشكل كبير للأشخاص في محيط هذه المركبات. بالإضافة إلى ذلك، يضمن استخدام نظام LiDAR ملاحظات في الوقت الفعلي وتعديلات مسار الطيران.

الوجهة فقط

أحد أكبر مزايا هذه التقنية هو أن المهندسين لم يخططوا لمسار طيران مقابل الطرق التقليدية التي تتطلب الكثير من الوقت والجهد الحاسوبي لإنشاءه. لم يمنح الفريق الطائرة بدون طيار سوى تعليمات ووجهة. لم تحسب الطائرة بدون طيار مسارًا خاليًا من الاصطدامات. بدلاً من ذلك، قامت بتحسين آلاف المسارات بناءً على إدخال الحواس في الوقت الفعلي، مما يضمن أن يتم تتبع جميع التغييرات وتنفيذ التعديلات.

مُتوسّع

أجريت تحسينات كبيرة على نظام اليوم مع بروتوكول المراقب المنسخ والملصق. يستخدم هذا البروتوكول هيكلاً رسوميًا مثاليًا للتحكم الموزع القابل للتوسيع و العام لبروتوكول MAS.

هذا يعني أن طياري الطائرات بدون طيار في المستقبل سوف يحتاجون فقط إلى برمجة عدد قليل من الوحدات. يمكن بعد ذلك توسيع معايير السلامة إلى عدد غير محدود من الطائرات بدون طيار، مما يوفر المال والوقت والجهد، دون التضحية بالأداء.

تطبيقات برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء

تستمر قائمة التطبيقات لهذه التقنية في النمو. يسمح سهولة إنشاء و توزيع و توسيع بروتوكول المراقب بتركيب تطبيقات على نطاق كبير بسرعة. هذه القدرة تجعل هذه التقنية مناسبة للاستخدام في المستودعات وعمليات البحث والإنقاذ و السيارات ذاتية القيادة و المهام العسكرية.

باحثو برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء

يشمل الباحثون وراء هذه المهمة أستاذًا مساعدًا في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، Chuchu Fan. بالإضافة إلى ذلك، ساهم Songyuan Zhang و Oswin و Kunal Garg في البحث. يُذكر أن الدراسة تلقت دعمًا ماليًا من مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، ومختبر لينكولن التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في برنامج السلامة في نطاقات الطيران الهوائية (SAFR)، ووكالة العلوم والتكنولوجيا الدفاعية في سنغافورة.

شركة رائدة في المركبات المستقلة

يمكن لعدة شركات الاستفادة من دراسة برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء لتحسين عروض الطائرات بدون طيار أو المركبات الكهربائية. مع إطلاق المزيد من مصنعي المركبات المستقلة، ستزداد متطلبات السلامة لأنظمة المركبات المستقلة. هنا شركة واحدة موضعة بشكل مثالي للاستفادة من هذه البيانات وتحسين عوائد الاستثمار.

Amazon

عندما يتعلق الأمر تشغيل أساطيل من الروبوتات المستقلة، Amazon (AMZN ) هي شركة رائدة. دمجت الشركة روبوتات مستقلة في مصنعها منذ سنوات. منذ ذلك الحين، وسعت أسطولها من الطائرات بدون طيار لتشمل الطائرات بدون طيار و السيارات الكهربائية. مع نمو أسطولها، سيزداد الطلب على معايير السلامة وأنظمة التحكم مثل تلك التي طورها باحثو معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا.

كما أعلنت Amazon منذ فترة طويلة عن أساطيل الطائرات بدون طيار للتسليم. في العام المقبل، قد تبدأ الشركة إطلاقها. يُذكر أن الإدارة الفيدرالية للطيران أذنت بطائرات MK30 التي تعتزم استخدامها للطيران في نوفمبر الماضي.

كما سجلت Amazon تقدمًا نحو هدفها على مدار 10 سنوات لتسليم الحزم بواسطة طائرة بدون طيار في الاتحاد الأوروبي. على وجه الخصوص، اختبرت الشركة نظام التسليم في سان سالفو، إيطاليا، في ديسمبر الماضي بنتائج رائعة.

إذا نجحت، يمكن لأمازون استخدام الطائرات بدون طيار لتسليم إلى أكثر من 500 مليون عميل كل عام. من شأن هذا أن يقلل بشكل كبير من تكاليف التسليم والسرقة، مما قد يؤدي إلى ربح لأسهم AMZN.

مستقبل برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء

مستقبل برمجة السلامة لأنظمة متعددة الوكلاء هو أنظمة ذكاء اصطناعي عالية الأداء قابلة للتوسيع. سوف تتيح هذه الأنظمة للمهندسين تبسيط كل شيء من إنشاء إلى إدارة وتوزيع بروتوكولات السلامة.

في المستقبل، سيكون لديك طائرة بدون طيار شاملة لفهم بيئتها في الوقت الفعلي و مسار طيرانها وموقع زملائها. كما سيكون الناس يقتربون من يوم قد يبدو التسليم على مدار 24 ساعة بطيئًا.

تعلم المزيد عن التطورات الرائعة في قطاع الروبوتات هنا.

مرجع الدراسة:

^{1. Zhang, S., So, O., Garg, K., & Fan, C. (2025). GCBF+: A neural graph control barrier function framework for distributed safe multi-agent control. IEEE Transactions on Robotics. https://doi.org/10.1109/TRO.2025.3530348}