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# Computerwissenschaften # Verteiltes, paralleles und Cluster-Computing

Drohnen: Dein neuer Guide am Himmel

Smarte Drohnen helfen sehbehinderten Menschen, sicher und unabhängig zu navigieren.

Suman Raj, Radhika Mittal, Harshil Gupta, Yogesh Simmhan

― 6 min Lesedauer


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Inhaltsverzeichnis

In einer Welt, in der Drohnen wie Bienen umherfliegen, gibt es Bestrebungen, diese fliegenden Geräte mehr als nur schöne Bilder machen zu lassen. Sie werden in hilfreiche Begleiter für Menschen umgewandelt, die nicht gut sehen können. Diese Drohnen, ausgestattet mit smarter Technik, können sehbehinderte Personen (VIPs) durch ihre Umgebung führen, damit sie unabhängiger und sicherer leben können.

Was geht ab?

Stell dir eine Drohne wie einen Kumpel vor, der ein Auge auf einen VIP hat und sicherstellt, dass sie durch Parks, Strassen und sogar Supermärkte navigieren, ohne über etwas zu stolpern. Die Drohnen nutzen Kameras und spezielle Software, um Videos in Echtzeit zu analysieren, Hindernisse zu erkennen und den VIP auf dem Weg zu leiten. Ein echter Wingman, oder?

Wie funktionieren diese Drohnen?

Diese Drohnen können entweder ihre Berechnungen selbst durchführen (das nennt man Edge Computing) oder die Daten an einen Cloud-Service schicken (denk dran wie an ein fernes Gehirn) für intensivere Verarbeitung. Die Wahl zwischen diesen beiden Optionen hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie schnell eine Aufgabe erledigt werden muss und wie beschäftigt die Drohne in dem Moment ist.

Nehmen wir an, die Drohne entdeckt ein Bordstein vor sich. Sie muss schnell entscheiden, ob sie die Information vor Ort analysiert oder an die Cloud sendet. Die richtige Entscheidung zu treffen ist entscheidend, denn das kann beeinflussen, wie schnell und effektiv die Drohne dem VIP hilft.

Das Timing-Problem

Wenn ein VIP unterwegs ist, hat er keine Zeit zu verschwenden. Wenn die Drohne ihr Video nicht schnell genug verarbeiten kann, um sie vor einer Gefahr zu warnen, ist das nicht viel wert. Drohnen müssen strenge Fristen für viele Aufgaben gleichzeitig einhalten, und das ist keine kleine Herausforderung, bedankt man sich die sich ständig ändernden Bedingungen, unter denen sie operieren.

Wenn eine Drohne zum Beispiel zu langsam ist, um ein schnell näherkommendes Auto zu erkennen, kann das zu einer gefährlichen Situation führen. Deshalb ist es wichtig, ein intelligentes Planungssystem zu haben, das sicherstellt, dass diese Aufgaben rechtzeitig erledigt werden, egal ob auf der Drohne selbst oder in der Cloud.

Smarte Entscheidungen treffen

Um diese Herausforderungen zu meistern, nutzen die Drohnen ein intelligentes Planungssystem. Dieses System schaut sich die Dringlichkeit und Anforderungen verschiedener Aufgaben an, wie Hinderniserkennung oder das Verfolgen des VIPs. Indem sie Aufgaben priorisieren und entscheiden, ob sie sie vor Ort oder in der Cloud abwickeln, kann die Drohne ihre Effizienz maximieren.

Denk dran wie in einer Restaurantküche. Der Koch muss entscheiden, ob er ein Gericht schnell zubereitet oder sich die Zeit nimmt, etwas Komplexeres vorzubereiten. Schnellere Entscheidungen führen oft zu zufriedenen Gästen, genau wie schnelles Drohnen-Processing zu sichererer Navigation für VIPs führt.

Die Gewässer testen

Die Effektivität dieses Systems wird auf zwei Arten getestet: in simulierten Umgebungen und in realen Szenarien. In kontrollierten Umgebungen können Simulationen mit mehreren Drohnen eine Basisleistung etablieren. Die Drohnen werden auf Herz und Nieren geprüft und erledigen verschiedene Aufgaben, während sie mit unterschiedlichen Bedingungen umgehen, wie Netzwerkgeschwindigkeit und Aufgabenschwierigkeit.

Dann kommt der spassige Teil – reale Tests! Die Drohnen kommen tatsächlich zum Einsatz und helfen VIPs, während ihre Leistung überwacht wird. Das validiert nicht nur die Technik, sondern hilft auch, die Planungsalgorithmen basierend auf echten Daten zu verfeinern.

Die Drohnen in Aktion

Diese Buddy-Drohnen sind so konzipiert, dass sie VIPs auf verschiedene Weise unterstützen:

  • Hinderniserkennung: Wenn ein Hindernis oder ein Hund an der Leine auf dem Weg ist, wird die Drohne es erkennen und den VIP warnen.
  • Navigationshilfe: Die Drohne kann helfen, den VIP zu ihrem gewünschten Ziel zu führen und sicherzustellen, dass sie nicht vom Kurs abkommen.
  • Notfallhilfe: Bei einem plötzlichen Sturz oder Stress kann die Drohne um Hilfe rufen oder Hilfe holen.

Keine Drohne ist wie die andere

Drohnen gibt es in verschiedenen Formen und Grössen, jede mit einzigartigen Fähigkeiten. Einige sind leicht und perfekt für schnelle Flüge in urbanen Bereichen, während andere für schwerere Aufgaben ausgelegt sind, wie das Tragen von Lieferungen oder medizinischen Hilfen.

Zum Beispiel, denk an einen kleinen Quadrokopter, der für den Transport einer Kamera ausgelegt ist, im Vergleich zu einer robusteren Drohne, die ein Paket liefern kann. Jeder Typ hat spezifische Einsatzzwecke, die das Erlebnis für VIPs basierend auf ihren Bedürfnissen verbessern können.

Der Spielplatz der Drohnen

Diese Entwicklungen haben zur Schaffung vieler spannender Anwendungsfälle für Drohnen in städtischen Umgebungen geführt. Von der Sicherheitsüberwachung in überfüllten Umgebungen bis hin zur Unterstützung bei Katastrophenreaktionen ist das Potenzial riesig. Die Drohnen könnten sogar im Gesundheitswesen helfen, indem sie während Notfällen direkt Lieferungen an Krankenhäuser bringen.

Konnektivität stärken

Damit diese Drohnen optimal funktionieren, müssen sie effektiv mit ihren Basisstationen kommunizieren, wo die Daten verarbeitet werden. Ob über WLAN oder Mobilfunknetze, die Verbindung muss gewährleisten, dass die Daten schnell und zuverlässig fliessen, um Fristen einzuhalten.

In städtischen Umgebungen, die voller Hindernisse sind, kann es eine Herausforderung sein, eine starke und konsistente Verbindung aufrechtzuerhalten. Denk dran wie beim Telefonieren, während du durch einen belebten Markt läufst und versuchst, Leuten und Wagen auszuweichen. Das kann knifflig werden!

Das Erlebnis verbessern

Neben der Fokussierung auf die Aufgabenerledigung ist es auch wichtig, dass der VIP eine gute Erfahrung macht. Das bedeutet, dass das System dem Nutzer zeitnahe und genaue Informationen liefern muss. Wenn eine Drohne langsam reagiert, kann das Frustration erzeugen, die ihrem Zweck entgegenwirkt.

Indem das System gemessen wird, können Ingenieure Anpassungen vornehmen, um sowohl die Servicequalität als auch das Gesamterlebnis für den Nutzer zu verbessern. Schliesslich will niemand das Gefühl haben, nur eine Ansammlung von Aufgaben auf einem Fliessband zu sein!

Eine smarte Zukunft aufbauen

Je mehr Drohnen entwickelt werden, desto mehr Hoffnung haben wir, dass sie nahtlos in städtischen Umgebungen funktionieren und wie eine gut geölte Maschine zusammenarbeiten. Drohnen können Daten untereinander austauschen, was zu besseren Entscheidungen und schnelleren Reaktionszeiten führt.

Stell dir ein Schwarm von Drohnen vor, die zusammenfliegen, Informationen in Echtzeit analysieren und miteinander kommunizieren, um den VIPs die bestmögliche Unterstützung zu bieten. Dieser koordinierte Einsatz könnte einen erheblichen Unterschied im Leben vieler Menschen machen.

Fazit

Die Zukunft der Drohnen als assistive Technologien für sehbehinderte Menschen sieht vielversprechend aus. Mit Fortschritten in den Planungsalgorithmen, der Konnektivität und der intelligenten Verarbeitung können diese fliegenden Freunde einen bedeutenden Einfluss auf das Leben vieler Menschen ausüben und den Nutzern helfen, ihre Umgebung sicher und effizient zu navigieren.

Also, beim nächsten Mal, wenn du eine Drohne über dir fliegen siehst, denk dran, dass sie vielleicht mehr ist als nur ein schickes Gadget. Sie könnte dein Kumpel sein, der ein waches Auge darauf hat und die Welt ein bisschen einfacher zu navigieren macht.

Originalquelle

Titel: Adaptive Heuristics for Scheduling DNN Inferencing on Edge and Cloud for Personalized UAV Fleets

Zusammenfassung: Drone fleets with onboard cameras coupled with computer vision and DNN inferencing models can support diverse applications. One such novel domain is for one or more buddy drones to assist Visually Impaired People (VIPs) lead an active lifestyle. Video inferencing tasks from such drones can help both navigate the drone and provide situation awareness to the VIP, and hence have strict execution deadlines. We propose a deadline-driven heuristic, DEMS-A, to schedule diverse DNN tasks generated continuously to perform inferencing over video segments generated by multiple drones linked to an edge, with the option to execute on the cloud. We use strategies like task dropping, work stealing and migration, and dynamic adaptation to cloud variability, to guarantee a Quality of Service (QoS), i.e. maximize the utility and the number of tasks completed. We also introduce an additional Quality of Experience (QoE) metric useful to the assistive drone domain, which values the frequency of success for task types to ensure the responsiveness and reliability of the VIP application. We extend our DEMS solution to GEMS to solve this. We evaluate these strategies, using (i) an emulated setup of a fleet of over 80 drones supporting over 25 VIPs, with real DNN models executing on pre-recorded drone video streams, using Jetson Nano edges and AWS Lambda cloud functions, and (ii) a real-world setup of a Tello drone and a Jetson Orin Nano edge generating drone commands to follow a VIP in real-time. Our strategies present a task completion rate of up to 88%, up to 2.7x higher QoS utility compared to the baselines, a further 16% higher QoS utility while adapting to network variability, and up to 75% higher QoE utility. Our practical validation exhibits task completion of up to 87% for GEMS and 33% higher total utility of GEMS compared to edge-only.

Autoren: Suman Raj, Radhika Mittal, Harshil Gupta, Yogesh Simmhan

Letzte Aktualisierung: 2024-12-30 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2412.20860

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.20860

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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