من الطائرات بدون طيار إلى روبوتات المستودعات، برمجة السلامة أمر حاسم – قد يكون MIT لديه حل

الحاجة إلى إدارة أساطيل كبيرة من المركبات الذاتية القيادة والطائرات بدون طيار تستمر في النمو. للأسف، الأنظمة الحالية تتطلب الكثير من الجهد وقوة الحوسبة. بالإضافة إلى ذلك، لا يمكن لهذه الأنظمة البرمجية للسلامة التكيف في الوقت الفعلي.

عروض الطائرات بدون طيار

من الألعاب الأولمبية إلى إصدارات المنتجات الجديدة، أصبحت عروض الطائرات بدون طيار أكثر شيوعًا من أي وقت مضى. يمكن لهذه الفعاليات أن تستخدم مئات من الطائرات بدون طيار التي تعمل بتناغم لإنشاء صور، رسوم متحركة، وأكثر من ذلك. تبدو عروض الإضاءة الضخمة هذه مذهلة. وما هو أكثر إبهارًا من هذه الأعمال هو كل الجهد الذي يُبذل لجعل هذه العروض ممكنة.

طرق برمجة السلامة الحالية

الطريقة الحالية التي يتحكم بها المهندسون في أسراب الطائرات بدون طيار الكبيرة أو الأنظمة الروبوتية الذاتية المتعددة هي من خلال استخدام أنظمة الوكلاء المتعددين (MAS). تجمع هذه البروتوكولات بين المسارات، ونقاط الطريق، والقيود الزمنية. معًا، تسمح هذه العوامل لكل طائرة بدون طيار بمعرفة موقعها على طول مسار الطيران المخطط مسبقًا.

تعمل هذه المقاربة عندما تكون الظروف جيدة، وتكون الطائرات في أماكنها في الوقت المحدد. ومع ذلك، قد تحدث بعض العوائق الجسيمة عندما تنحرف الأجهزة عن مسارها. لمنع التصادمات، يستخدم المهندسون تقنية تُسمى تخطيط المسار الزوجي.

عيوب برمجة السلامة

يتيح هذا الخوارزم لكل طائرة بدون طيار معرفة موقعها بالنسبة للطائرات الأخرى إذا سارت الأمور بشكل مثالي. ومع ذلك، عندما تحدث أخطاء في التواصل، قد تنشأ مشاكل خطيرة. نظرًا لأن كل طائرة في إعداد MAS تطير عمياء بعد الإطلاق، فإنها ستفترض المسار المخطط مسبقًا حتى وإن جعلت العوامل الخارجية الخطة الأصلية غير صحيحة. يمكن أن يؤدي هذا الوضع إلى بعض التصرفات الغريبة جدًا، مثل هبوط الطائرات بشكل غير متوقع، سقوطها من السماء على المتفرجين، التحليق إلى لا مكان، أو أن تصبح غير مستجيبة.

حوادث عروض الطائرات بدون طيار الأخيرة

أدى الارتفاع المفاجئ في عروض الطائرات بدون طيار والروبوتات الذاتية إلى بعض الحالات الخطرة. تشكل الطائرات بدون طيار العديد من التهديدات، حتى عندما تكون غير مسلحة. يمكن لهذه الأجهزة أن تفقد الاتصال وتسقط من السماء من مئات الأقدام، محدثة أضرارًا للجهاز والمشاة. بالإضافة إلى ذلك، قد تؤدي التصادمات مع طائرات أخرى إلى خسائر كارثية وموت. يسلط مثالان حديثان الضوء على هذه المخاوف:

فلوريدا

لم يكن لسكان أورلاندو الذين تجمعوا في الخارج لمشاهدة عرض الطائرات بدون طيار في 21 ديسمبر 2024 فكرة أن يتحول الحدث إلى خطر. خلال الحدث، الذي شمل مئات الطائرات بدون طيار، أدى خطأ في الاتصال إلى سقوط عدة طائرات على الأرض وضرب المشاهدين.

للأسف، سقطت إحدى الطائرات على طفل يبلغ من العمر 7 سنوات، مما تسبب في إصابات خطيرة استدعت جراحة طارئة. عندما سُئلوا عن الحادثة، أعربت الشركة المسؤولة عن الحدث، Sky Elements Drone، عن أسفها وتعهدت بالتحقيق في السبب لمنع حدوث حوادث مستقبلية.

نيويورك

حادثة أخرى حدثت العام الماضي تضمنت طائرات بدون طيار في ستاتن آيلاند، نيويورك. في هذه الحادثة، كان مشغل الطائرة قد طار على مسافة 2.5 ميل. وبما أنه كان خارج نطاق الرؤية الواضحة، لم يتمكن من ملاحظة طائرة هليكوبتر UH-60 بلاك هوك واصطدم بالمروحية.

لحسن الحظ، تمكنت الطائرة من العودة إلى القاعدة متعثرة. ومع ذلك، عند الفحص الإضافي، أدرك الطاقم أنهم كانوا محظوظين للغاية حيث تم اكتشاف قطع من الطائرة بدون طيار في عمود المروحة الرئيسي. بعد تحقيق مطول، أصدرت هيئة السلامة الوطنية للنقل تقريرًا عن الحادث كشف عن مسؤولية مشغل الطائرة بدون طيار.

دراسة برمجة السلامة متعددة الوكلاء

إدراكًا للحاجة إلى نظام سلامة أكثر مرونة واستجابة عند التعامل مع أساطيل الوحدات الذاتية، قدم مهندسو MIT طريقة تدريب جديدة في ورقة حديثة نُشرت في IEEE Transactions on Robotics¹. توضح أبحاثهم طريقة تدريب جديدة تعزز الحمايات السلامية وتقلل عبء العمل المتعلق بتطبيق هذه البروتوكولات.

دالة الحاجز التحكمية الرسومية GCBF+

يبني بروتوكول دالة الحاجز التحكمية الرسومية + على خوارزميات الحاجز السابقة ويضيف أنظمة مملوكة لتبسيط الحفاظ على السلامة عبر أساطيل ضخمة من المركبات. بشكل مدهش، يتيح GCBF+ للطائرات بدون طيار التنقل في بيئات معقدة كما يفعل الناس.

نطاق الاستشعار

يبدأ النظام بإنشاء نطاق استشعار أصغر يركز أساسًا على مخاطر التصادم بدلاً من خطة الطيران بأكملها. يقلل ذلك من احتياجات إدارة الطائرة ويسمح لها بتتبع وتجنب العقبات في المناطق المحيطة بنشاط.

الوعي بالموقف

يتيح GCBF+ المحدث للطائرات بدون طيار معرفة موقعها بدقة في الوقت الفعلي وموقعها بالنسبة للطائرات بدون طيار الأخرى في الجوار. يتيح تتبع جميع الطائرات في الوقت الفعلي للعديد من الوكلاء المنسقين والمتعاونين والمبرمجين بالحاسوب العمل معًا لإنجاز المهام.

الشبكات العصبية الرسومية (GNNs)

أنشأت الفريق نموذجًا حاسوبيًا مخصصًا يستفيد من الشبكات العصبية الرسومية المتقدمة، مما مكنهم من الاستفادة من بعض الفوائد الرئيسية مثل القدرة على ضبط معلمات GCBF وتوزيع سياسات التحكم. على وجه التحديد، يحاكي النظام الوكلاء ووحدات التحكم.

المصدر – MIT

يستخدم المهندسون المواصفات الدقيقة للطائرات بدون طيار الواقعية. شملوا قدراتها الميكانيكية، حدودها، أدائها، عمر البطارية، وعوامل حاسمة أخرى. ثم أخذت المحاكاة هذه المعلومات واستخدمتها لإنشاء اختبارات واسعة النطاق راقبها المهندسون.

ومن الجدير بالذكر أن قرار استخدام شبكة عصبية رسومية (GNN) منطقي لأنه يتيح تتبع تغير الطوبولوجيا الرسومية لتدفق معلومات المراقبة القائمة على المسافة. تم استخدام هذه المدخلات بعد ذلك بالتزامن مع بيانات أخرى لبرمجة نظام الذكاء الاصطناعي لتحقيق التوازن بين الأداء والسلامة.

إضافة المزيد من الوكلاء والمهام

بعد ذلك، بدأ المهندسون في توسيع نطاق المحاكاة لتشمل المزيد من الوحدات والمهام الأكثر تعقيدًا. لاحظوا أن أنظمة السلامة في الوقت الفعلي تتكيف تلقائيًا بعد نسخها ولصقها إلى طائرات جديدة. تم تسجيل كل تفاعل مع إضافة المزيد من الطائرات إلى المحاكاة.

تتبع التصادم عبر آلاف المحاكاة

مع زيادة عدد وكثافة الوكلاء والعقبات، تم ضبط النظام بحيث لا يحدث تصادم كجزء من المكافأة. ثم بدأ الـ GNN بشكل مستقل في تعديل مدخلات المتحكم لضمان تقليل انتهاكات السلامة.

لاحظ المهندسون كيف مكن الـ GNN الطائرات من تعديل مساراتها في الوقت الفعلي لتجنب التصادم مع الروبوتات الأخرى. ساعد هذا الاختبار في ضمان أن المتحكم لديهم تفاعلي، أي أنه يعيد باستمرار إنشاء مسار طيران للطائرات بناءً على الظروف البيئية في الوقت الفعلي.

كما قدم مهندسو MIT حدود السلامة كجزء من هذا النهج. هذه هي المناطق التي من المحتمل أن تواجه فيها الأجهزة انتهاكات سلامة. من خلال توجيه الأجهزة لتجنب هذه المناطق، خفض الفريق بشكل كبير العديد من التصادمات والأخطاء التي تعاني منها الأنظمة الحالية.

طريقة التدريب لأنظمة الوكلاء المتعددين

بشكل مدهش، تم نسخ المتحكم ولصقه إلى وحدات أخرى بمجرد أن حلت المحاكاة أي مخاوف سلامة. نظرًا لأن البروتوكول يمكنه التعامل مع طوبولوجيات رسومية عشوائية، يصبح من الأسهل التوسع عموديًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه مراعاة تغير عدد المشاركين، مما يعني أن البرمجة يمكن إجراؤها على عدد قليل من الطائرات ثم مشاركتها مع السرب.

اختبار برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء

انطلق المهندسون لاختبار إطارهم الموزع للتحكم الآمن متعدد الوكلاء في بيئات واسعة النطاق مع عقبات باستخدام طائرات Crazyflies. تم ترقية هذه الطائرات الرباعية بحجم اليد باستخدام الـ GNN. في المجموع، تم استخدام 8 طائرات Crazyflies في مرحلة الاختبار.

استخدم الوكلاء الـ 8 طائرات واقعية لتتبع ومراقبة الأنشطة. ثم تم مشاركة البيانات في محاكاة تشمل 1000 طائرة. تم تطبيق نفس طريقة التوسيع على العقبات. بدأ الفريق بـ 8 عقبات في اختبار واقعي. زادت المحاكاة العدد إلى 128 عقبة متحركة وغير متحركة للاختبارات النهائية.

اختبار برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء: أهداف مختلفة

تم تزويد الطائرات بأهداف مختلفة لمعرفة كيف يمكنها الأداء في بيئات مزدحمة. كانت إحدى المهام هي تبديل المواقع أثناء الطيران. قد تبدو هذه المهمة بسيطة، لكن عندما تتعامل مع 1000 طائرة، يكون خطر التصادم مرتفعًا.

الهبوط

كان الهدف التالي هو جعل الطائرات تهبط على صناديق متحركة. كانت الصناديق المتحركة روبوتات تُدعى Turtlebots. تم إعداد الـ Turtlebots لتدور بسرعات مختلفة. كان على الطائرات التنقل حول بعضها البعض والهبوط بأمان على الـ Turtlebots لإكمال مهمتها.

نتائج اختبار برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء

نتائج دراسة برمجة السلامة مدهشة. أولاً، تفوقت الأجهزة على سابقتها في كل من البيئات ثنائية وثلاثية الأبعاد. أثبت استخدام النظام لملاحظات سحابة النقاط المستندة إلى LiDAR للتعامل مع العقبات إضافة رائعة. مكن ذلك الطائرات من إجراء تعديلات في الوقت الفعلي والبقاء في مناطق السلامة المخصصة لها.

طارت طائرات Crazyflies، أكملت مهامها أثناء الطيران، وهبطت بنجاح دون تصادم. استنتج المهندسون أن نظامهم يمكن أن يحقق تقليلًا بنسبة 40٪ في التصادمات. كما حسّن أداء الطائرات، مما مكنها من إكمال مهام تشمل مئات الطائرات دون أي حادث.

فوائد دراسة برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء

هناك عدة فوائد تجلبها هذه الدراسة إلى السوق. أولاً، تسمح للمهندسين بموازنة تلقائية بين تلبية متطلبات السلامة ومعايير الأداء. يقلل استخدام النظام لنظرية دالة الحاجز التحكمية لضمان السلامة من المخاطر على من هم بالقرب من هذه الطائرات بشكل كبير. كما أن استخدام أنظمة LiDAR يضمن تغذية راجعة في الوقت الفعلي وتعديلات مسار الطيران.

الوجهة فقط

إحدى أكبر مزايا هذه التقنية هي أن المهندسين لم يخططوا لأي مسار طيران مقارنةً بالطرق التقليدية التي تتطلب الكثير من الوقت والجهد الحوسبي لإنشائه. قدم الفريق للطائرة تعليمات ووجهة فقط. لم تحسب الجهاز مسارًا واحدًا خالٍ من التصادم. بل حسب آلاف المسارات بناءً على مدخلاته الحسية في الوقت الفعلي، مما يضمن تتبع جميع التغييرات وإجراء التعديلات.

قابل للتوسع

قام المهندسون بإجراء ترقية كبيرة للنظام الحالي باستخدام أحدث متحكم النسخ واللصق. يستخدم هذا البروتوكول بنية رسومية مثالية للتحكم الموزع القابل للتوسع والقابل للتعميم في أنظمة MAS.

يعني هذا النهج أن طياري الطائرات المستقبليين سيحتاجون فقط إلى برمجة عدد قليل من الوحدات. يمكن بعد ذلك توسيع معايير السلامة لتشمل عدد غير محدود من الطائرات، مما يوفر المال والوقت والجهد، دون التضحية بالأداء.

تطبيقات برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء

قائمة تطبيقات هذه التقنية تستمر في النمو. القدرة على إنشاء وتوزيع وتوسيع بروتوكول المتحكم بسهولة تمثل ترقية هائلة لأنظمة منع التصادم للطائرات. يتيح ذلك تكوين التطبيقات واسعة النطاق بسرعة للبيئات الجديدة. تجعل هذه القدرة التقنية مناسبة للاستخدام في المستودعات، عمليات البحث والإنقاذ، السيارات ذاتية القيادة، والمهام العسكرية.

باحثو برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء

يشمل الباحثون وراء هذه المهمة أستاذ مشارك في مجال الطيران والفضاء في MIT، تشو تشو فان. بالإضافة إلى ذلك، ساهم سونغيوان زhang، أوسوين، وكونال غارغ في البحث. ومن الجدير بالذكر أن الدراسة تلقت دعمًا ماليًا من المؤسسة الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة، مختبر لينكولن في MIT تحت برنامج السلامة في أنظمة الطيران البهلوانية (SAFR)، ووكالة الدفاع للعلوم والتكنولوجيا في سنغافورة.

شركة رائدة في المركبات الذاتية

يمكن للعديد من الشركات الاستفادة من دراسة برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء لتحسين عروض الطائرات بدون طيار أو المركبات الكهربائية الخاصة بها. مع إطلاق المزيد من مصنعي المركبات الذاتية، ستزداد متطلبات السلامة لأساطيل المركبات الذاتية. إليكم شركة واحدة تقع في موقع مثالي للاستفادة من هذه البيانات وتحسين عوائدها على الاستثمار.

Amazon

عندما يتعلق الأمر بتشغيل أسراب الروبوتات الذاتية، تعد Amazon (AMZN ) الرائدة في هذا المجال. دمجت الشركة الروبوتات الذاتية في مصنعها منذ سنوات عديدة. ومنذ ذلك الحين وسعت أسطولها من الطائرات لتشمل UAVs ومركبات كهربائية. مع نمو أسطولها، سيزداد الطلب على معايير السلامة وأنظمة التحكم مثل تلك التي طورها باحثو MIT.

لطالما تلمّح Amazon إلى أساطيل توصيل الطائرات بدون طيار. في العام القادم، قد تبدأ الشركة في إطلاقها. ومن الجدير بالذكر أن FAA وافقت على طائرات MK30 التي يعتزمون استخدامها للطيران في نوفمبر الماضي.

كما أن Amazon تحقق تقدمًا نحو هدفها الذي يمتد لعشر سنوات لتوصيل الطرود بالطائرة بدون طيار في الاتحاد الأوروبي. على وجه التحديد، اختبرت الشركة نظام التوصيل في سان سالفو، إيطاليا، في ديسمبر الماضي مع نتائج رائعة.

إذا نجحت، يمكن لـ Amazon استخدام الطائرات لتوصيل أكثر من 500 مليون عميل سنويًا. سيقلل هذا الإجراء بشكل كبير من تكاليف التوصيل والسرقة، مما قد يؤدي إلى ارتفاع سعر سهم AMZN.

مستقبل برمجة السلامة للأنظمة متعددة الوكلاء

مستقبل برمجة سلامة الطائرات هو أنظمة قائمة على الذكاء الاصطناعي عالية الأداء وقابلة للتوسع. ستمكن هذه الأنظمة المهندسين من تبسيط كل شيء من الإنشاء إلى إدارة وتوزيع بروتوكولات السلامة.

في المستقبل، سيتوفر لدى طائرة التوصيل الخاصة بك فهم كامل لبيئتها في الوقت الفعلي، ومسار الطيران، وموقع زملائها. وبالتالي، يواصل الناس الاقتراب من اليوم الذي قد يبدو فيه التوصيل خلال 24 ساعة بطيئًا جدًا.

تعرف على تطورات أخرى رائعة في قطاع الروبوتات هنا.

المرجع الدراسي:

^{1. Zhang, S., So, O., Garg, K., & Fan, C. (2025). GCBF+: إطار عمل دالة الحاجز التحكمية الرسومية العصبية للتحكم الموزع الآمن متعدد الوكلاء. IEEE Transactions on Robotics. https://doi.org/10.1109/TRO.2025.3530348}