Quadrocopters के झुंड का उपयोग करके कार्गो डिलीवरी का सिम्युलेटर

सभी को नमस्कार!
कॉप्टर उद्योग में, अब हर कोई इस हार्डवेयर के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के विकास में सक्रिय रूप से लगा हुआ है, लेकिन मैं एक सिस्टम से कॉपर्स के व्यावसायिक उपयोग के मुद्दे पर काम करना शुरू करना चाहता था, जो हमें अपने भविष्य के उपयोग को स्वचालित और स्केल करने की अनुमति देता है।

इसलिए, निम्न लक्ष्य दिखाई दिया - क्वाड्रोकॉप्टर्स की आधुनिक प्रदर्शन विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, उनकी मदद से तेजी से कार्गो डिलीवरी की संभावना या असंभवता दिखाने के लिए, एक बड़े शहर के उदाहरण का उपयोग करके इस तरह के वितरण का अनुकरण करना।




उन्होंने मॉस्को को एक उदाहरण के रूप में लिया और इसे 5 किमी के कदम के साथ रिचार्जिंग / ट्रांसफर स्टेशनों के ग्रिड के साथ कवर किया।
सिम्युलेटर की दुनिया में स्थितियां इस प्रकार हैं:

• स्टेशनों के बीच की दूरी - 5 किमी
• कॉपर्स का प्रारंभिक वितरण - प्रति स्टेशन (सबसे बाहरी स्टेशनों को छोड़कर)
• स्टेशन की क्षमता - 4 कॉप्टर
• आदेश की आवृत्ति - हर 10 मिनट में एक बार
• अनुमेय क्रम भार की सीमा 1 से 8 किलोग्राम तक होती है

क्वाडकॉप्टर का उपयोग निम्नलिखित प्रदर्शन विशेषताओं के साथ किया जाता है:

• उड़ान की गति - 16 m \ s
• उड़ान का स्तर ऊंचाई - 200 मीटर
• कार्गो के बिना उड़ान का समय - 30 मिनट
• 4 मिनट - 10 मिनट के पूर्ण भार के साथ उड़ान का समय
• भार के द्रव्यमान के संबंध में बैटरी निर्वहन दर रैखिक है।
• बैटरी फुल टाइम - 20 मिनट
• चढ़ाई के दर को कम करते समय \ _ सेट - 6 मीटर \ _

सिम्युलेटर में, वास्तविक समय बहता है, जिसके संबंध में सब कुछ होता है। हर 10 मिनट में एक बार मास्को में एक अनियंत्रित जगह पर आदेश दिखाई देते हैं। एक आदेश एक जगह है जहां एक भूखा दुकानदार और एक रेस्तरां खड़ा है, जहां एक दिए गए अंतराल में उसके लिए एक यादृच्छिक सामूहिक दोपहर का भोजन पहले से ही तैयार किया गया है। आदेश के बारे में जानकारी प्राप्त करने के बाद, सिस्टम यात्रा कार्यक्रम की रसीद के आवश्यक मापदंडों की गणना करता है - उन्हें लेने के लिए कौन से स्टेशन चाहिए, उन्हें किस मार्ग से उड़ान भरना चाहिए। उसके बाद, आवश्यक कॉपर्स या कॉपर्स, जो अपने ऑन-बोर्ड कंप्यूटर पर जानकारी प्राप्त करते हैं, मार्ग शुरू करते हैं, दोपहर का भोजन उठाते हैं और इसे उपयोगकर्ता तक ले जाते हैं।

यदि कॉप्टर समझता है कि वर्तमान चार्ज उपयोगकर्ता के लिए उड़ान भरने के लिए पर्याप्त नहीं है और आधार पर वापस आ जाता है, तो यह उपयोगकर्ता की ओर निकटतम आधार पर उड़ जाता है। स्टेशन पर, कॉप्टर एक मुफ्त कॉप्टर के लिए आदेश को ओवरलोड करता है, और इसे चार्ज किया जाना बाकी है।

यह सब तर्क लिखने के बाद, उन्होंने सिम्युलेटर शुरू किया और निरीक्षण करना शुरू किया। सबसे पहले, सबकुछ ठीक हो गया और ऑर्डर का औसत डिलीवरी समय लगभग 25 मिनट था, लेकिन फिर यह बढ़ने लगा। फिर बुटावो में अचानक से एक कापियर गायब हो गया। यह एक चेतावनी थी, यह पता चला कि वह दुर्घटनाग्रस्त हो गया, क्योंकि सभी स्टेशन भरे हुए थे और उसके पास मुफ्त में पहुंचने के लिए पर्याप्त शुल्क नहीं था।

इस व्यवहार को देखने के बाद, हमने स्टेशनों पर काम करने वाली सीटों को भी तर्क के साथ जोड़ दिया, अब copters, अपने मार्ग का निर्माण, स्टेशनों पर आरक्षित सीटें अग्रिम में, ताकि सीट के बिना छोड़ा न जाए जब चार्ज पहले से ही शून्य के करीब हो।

यदि आदेश का द्रव्यमान एक से अधिक प्रतिपक्षी उठा सकता है, तो कई कॉप्टर इसे प्रदर्शन करते हैं, एक साथ उड़ते हैं, हालांकि कभी-कभी यह पता चलता है कि वे विभिन्न अंतरालों पर उपयोगकर्ता तक पहुंचते हैं, लेकिन अभी के लिए, इसे एक सुविधा के रूप में छोड़ दें।


दो कोपर्स द्वारा दो भारी आदेशों का वितरण

इसके बाद, अगला कार्य औसत वितरण समय को कम करना था, जो समय के साथ बढ़ता गया। ऐसा करने के लिए, उन्होंने काम के तर्क में अतिभारित स्टेशनों से खाली लोगों के लिए एक पुनर्व्यवस्था को जोड़ा - समय के साथ, कुछ यादृच्छिक स्टेशनों पर सैनिकों को समूहित किया गया, दूसरों को खाली छोड़ दिया - परिणामस्वरूप, औसत वितरण समय में वृद्धि हुई। जैसे ही तर्क को सही किया गया, दो सिमुलेशन दिनों के बाद भी, डिलीवरी का समय 30-40 मिनट के भीतर था।


व्यस्त स्टेशनों से मुक्त करने के लिए नकल करने वालों को एकत्रित करना

आप सिम्युलेटर को यहां देख सकते हैं - http://karlssonproject.com/#map

सांख्यिकी ब्लॉक वितरित आदेशों की संख्या, औसत प्रसव के समय और परिवहन किए गए माल का कुल द्रव्यमान दर्शाता है। नीचे सभी आदेशों पर विस्तृत जानकारी के साथ दो प्लेटें हैं और सभी बदलते मापदंडों का संकेत देते हुए कॉप्टर हैं।

सिम्युलेटर में अब क्या ध्यान में नहीं रखा गया है:

• मौसम की स्थिति - हवा हमेशा शांत होती है। कोई तूफान और बारिश नहीं। कुछ समय बाद, चलो जोड़ते हैं, मास्को में यू-डब्ल्यू पवन गुलाब के आधार पर।
• खतरे के क्षेत्र - कॉप्टर की स्मृति में वास्तविक जीवन में किसी दिए गए त्रिज्या के साथ खतरनाक बिंदु होंगे, जहां आपको उड़ान नहीं भरनी चाहिए, और अब सिम्युलेटर में वे सभी सीधे उड़ते हैं
• लम्बी इमारतें - अब इकोलेन का एक निरंतर स्तर 200 मीटर पर सेट किया गया है, लेकिन वास्तव में कॉप्टर Google से इमारतों के नक्शे का उपयोग करेगा और मार्ग पर सभी इमारतों की छतों के ठीक ऊपर उड़ान भरेगा। यह 200 मीटर की चढ़ाई के लिए एक शुल्क बचाएगा, जहां 50 पर्याप्त है, या इसके विपरीत सिटी, मेट्रोपोलिस या ओस्टैंकिनो टॉवर के क्षेत्र में उच्च वृद्धि करने के लिए।

अंतिम धारणाएँ:
यहां तक ​​कि अब विद्यमान कॉपर्स पर, प्रकाश भार के स्वचालित वितरण के लिए एक प्रणाली बनाना संभव है, और भविष्य में, प्रोपेलर-मोटर समूह की बढ़ती बैटरी क्षमता और विशेषताओं के साथ, आवश्यक स्टेशनों की संख्या में केवल कमी आएगी, और पूरे सिस्टम का थ्रूपुट विकसित होगा।

पुनश्च
वास्तव में, यह सिम्युलेटर एक कॉप्टर फूड डिलीवरी प्रोजेक्ट का पहला हिस्सा है। अब, परियोजना का सॉफ्टवेयर भाग लिखा जाने से, हम कॉप्टर के लिए एक ऑटोपायलट बनाना शुरू कर रहे हैं और इच्छुक गीक्स की तलाश कर रहे हैं, जिनके साथ हम एक ऑटोपायलट की कृत्रिम बुद्धिमत्ता लिखेंगे।

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