KI einsetzen, um unautorisierte Drohnen abzufangen

Die Zunahme von unbemannten Fluggeräten (Drohnen) im kontrollierten Luftraum bringt viele Risiken mit sich. Diese Risiken umfassen mögliche Abstürze, Störungen des regulären Flugverkehrs und Sicherheitsprobleme. Um den Luftraum sicher und effizient zu halten, insbesondere in Städten und in der Nähe wichtiger Gebäude, ist es entscheidend, effektive Möglichkeiten zu finden, um unbefugte Drohnen abzufangen. Dieser Artikel spricht über einen neuen Ansatz, der Reinforcement Learning (RL) nutzt, um Drohnenagenten zu trainieren, die sich bewegende Ziele fangen, die nicht kooperieren.

#Die Herausforderung unbefugter Drohnen

Drohnen sind zunehmend an Orten wie Flughäfen präsent, wo ihr unbefugter Flug ernsthafte Risiken darstellen kann. Sie können Gefahren wie Kollisionen verursachen und den regulären Flugverkehr stören. Im schlimmsten Fall kann das zu finanziellen Verlusten, verspäteten Flügen oder sogar kompletten Stilllegungen des Flugverkehrs führen. Mit Blick auf die Zukunft, da die städtische Luftmobilität wächst, wird ein System zur Verwaltung sowohl geflogener als auch autonomer Drohnen entscheidend sein, um die Sicherheit in städtischen Lufträumen zu gewährleisten.

Um unbefugte Drohnen effektiv abzufangen, brauchen wir ein intelligentes System, das sie erkennen und fangen kann. Dieses System muss robust sein und sich an die unterschiedlichen Bewegungen und Taktiken der Drohnen anpassen können. Autonome Drohnen sind ideal für diese Aufgabe.

#Das Ziel der Forschung

Diese Forschung zielt darauf ab, die Herausforderung zu bewältigen, eine Drohne abzufangen, die sich dem Verfolgen nicht kooperativ verhält. Wir nutzen Reinforcement Learning, um die verfolgenden Drohnen zu trainieren, mit dem Ziel, das ausweichende Ziel schnell abzufangen. Frühere Bemühungen haben ähnliche Methoden untersucht, wobei einige mehrere Drohnen involvierten, die in komplexen Umgebungen gegeneinander arbeiteten. Andere konzentrierten sich auf das Training von Drohnen, um sich vor Verfolgern zu retten.

Unsere Arbeit etabliert einen Rahmen, um eine Starrflügler-Drohne zu trainieren, die ein sich bewegendes Ziel fängt. Das Ziel ist es, dass die verfolgende Drohne sich an verschiedene Ausweichstrategien anpasst, selbst an solchen, die nicht Teil des ursprünglichen Trainings waren. Wir nutzen einen hochgenauen Flugsimulator namens JSBSim, um realistische Flugbedingungen nachzuahmen.

#Die Rolle von Reinforcement Learning

Reinforcement Learning (RL) ist ein Bereich des maschinellen Lernens, der Systemen hilft, durch Erfahrung zu lernen. Es konzentriert sich darauf, Agenten beizubringen, Entscheidungen zu treffen, die eine Belohnung maximieren. In unserem Fall ist die Belohnung das Fangen der Drohne.

Wir vergleichen zwei Hauptarten von RL-Methoden: modellfreie und modellbasierte Algorithmen. Modellfreie Algorithmen lernen durch direkte Interaktion mit einer Aufgabe, ohne ein Modell dessen zu erstellen, was passiert. Im Gegensatz dazu versuchen modellbasierte Algorithmen, ein Modell der Umgebung zu lernen und nutzen dieses, um bessere Vorhersagen zu treffen.

In dieser Studie haben wir drei RL-Algorithmen genauer untersucht: DreamerV3, TQC (Truncated Quantile Critics) und SAC (Soft Actor-Critic). Jeder dieser Algorithmen wurde bewertet, basierend darauf, wie gut sie die verfolgende Drohne trainierten, um das Ziel zu fangen, insbesondere unter verschiedenen Szenarien.

#Einrichtung der Trainingsumgebung

Das Training findet in einer simulierten Umgebung mit JSBSim statt, die die Dynamik von Starrflügler-Drohnen genau modelliert. JSBSim ist Open Source und bietet ein realistisches Flugerlebnis, indem physikalische Variablen wie Masse, Kräfte und Momente, die auf die Drohnen wirken, modelliert werden.

In unserem Setup verwendet die ausweichende Drohne einen Tracking-Controller, der ebenfalls mit RL trainiert wurde. Die verfolgende Drohne reagiert auf die Bewegungen der ausweichenden Drohne, während sie versucht, sie zu fangen. Die Umgebung ist so gestaltet, dass sie verschiedene Strategien für den Ausweichenden basierend auf dessen Ausgangsposition und den Bewegungen des Verfolgers präsentiert.

#Wie das Training funktioniert

Um die verfolgende Drohne zu trainieren, definieren wir zuerst eine Reihe von Zuständen, Aktionen und Belohnungen, die unser Problem umreissen. Der Zustand informiert den Agenten über seine und die aktuelle Leistung des Ziels, während die Aktionen diktieren, wie der Agent reagieren kann.

Die Belohnungen sind so strukturiert, dass sie den Agenten dazu anregen, den Ausweichenden so schnell wie möglich zu fangen. Der Agent erhält jedoch nur Belohnungen, wenn es ihm gelingt, das Ziel erfolgreich zu fangen. Um dem Agenten zu helfen, schneller zu lernen, fügen wir auch eine zusätzliche Belohnung für das Verweilen in einer höheren Höhe hinzu, um den Kontakt mit dem Boden zu vermeiden.

#Testen und Validierung

Sobald die Trainingsphase abgeschlossen ist, bewerten wir die leistungsfähigen Agenten unter verschiedenen Bedingungen. Diese Validierungsszenarien helfen uns zu verstehen, wie robust und anpassungsfähig die trainierten Drohnen in realistischen Situationen sind, einschliesslich Windstörungen und Sensorrauschen.

Für die Tests haben wir untersucht, wie gut die Agenten unter Standardbedingungen und bei Herausforderungen abgeschnitten haben, die sie während des Trainings nicht gesehen hatten. Verschiedene Ausweichstrategien wurden getestet, wie zum Beispiel, dass der Ausweichende einem zufälligen Pfad folgt oder von einem menschlichen Nutzer gesteuert wird.

#Ergebnisse des Trainings

Die Ergebnisse zeigten, dass der modellbasierte Algorithmus DreamerV3 und der modellfreie Algorithmus TQC erfolgreich darin waren, das Ziel innerhalb des vorgegebenen Trainingsbudgets zu fangen. DreamerV3 zeigte besonders bessere Generalisierung und Leistungsstabilität im Vergleich zu TQC.

TQC war effektiv, hatte jedoch weniger konsistente Ergebnisse, wenn es mit unbekannten Ausweichstrategien oder Störungen konfrontiert wurde. Der SAC-Algorithmus zeigte unterdessen insgesamt schwache Forschungsergebnisse und hatte Schwierigkeiten, auch mit Unterstützung durch Vortraining effektiv zu lernen.

#Herausforderungen

Eine der grössten Herausforderungen war es, die Drohnen so zu trainieren, dass sie sich an verschiedene Ausweichstrategien anpassen konnten. Der Trainingsprozess beinhaltete die Simulation verschiedener Bedingungen, um die Anpassungsfähigkeit der Agenten zu testen.

Eine weitere wesentliche Herausforderung war, sicherzustellen, dass die Drohnen gut abschneiden, wenn sie unerwarteten Störungen wie Windböen und Sensorrauschen ausgesetzt sind. Diese Faktoren können die Fähigkeit einer Drohne, ein Ziel zu verfolgen und abzufangen, drastisch beeinträchtigen.

#Bedeutung von Robustheit

Robustheit ist entscheidend für diese Systeme, da sie möglicherweise in dynamischen Umgebungen mit verschiedenen unvorhersehbaren Faktoren operieren müssen. Die Leistung des DreamerV3-Algorithmus unter solchen Umständen zeigte, dass er mit Variationen gut umgehen konnte und sein Leistungsniveau besser aufrechterhielt als TQC, wenn er mit Wind oder Rauschstörungen konfrontiert wurde.

#Zukünftige Richtungen

Mit Blick auf die Zukunft eröffnet diese Forschung neue Möglichkeiten zur weiteren Verbesserung, insbesondere im Hinblick auf modellfreie Algorithmen. Ihre Fähigkeiten zu verbessern, könnte zu effektiveren Abfangsystemen führen. Während sich die städtische Luftmobilität weiter entwickelt, wird es entscheidend sein, starke Abfangsysteme für die öffentliche Sicherheit und effizientes Luftverkehrsmanagement zu haben.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt diese Studie das Potenzial, RL zu nutzen, um Drohnen für das Abfangen unbefugter UAVs zu trainieren. Die Ergebnisse demonstrieren, dass modellbasierte Ansätze wie DreamerV3 vielversprechende Lösungen für robuste und flexible Systeme bieten. Die Fähigkeit zur Generalisierung und zur Erholung von Störungen macht solche Systeme geeignet für reale Anwendungen, bei denen Sicherheit und Effizienz von grösster Bedeutung sind.

Mit dem Fortschritt der Technologie spielt die Integration intelligenter Kontrollsysteme eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass der Luftraum sicher und beherrschbar bleibt und den Weg für zukünftige Lösungen im Bereich städtischer Lufttransport ebnet.