Droni in Sciame: Come Ottimizzare Rotte ed Energia con l’Intelligenza delle Api!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi affascina tantissimo: i droni, o UAV (Unmanned Aerial Vehicles), e come possiamo farli lavorare insieme nel modo più efficiente possibile. Immaginate sciami di droni che raccolgono dati da sensori sparsi sul territorio, magari per monitorare l’ambiente o ispezionare infrastrutture. Fantastico, vero? Ma c’è una sfida enorme: l’energia. Le batterie dei droni non durano all’infinito, e pianificare le rotte giuste per completare la missione senza rimanere “a secco” è un bel rompicapo.

La Sfida Energetica: Non Solo Volo Rettilineo

Quando pensiamo al consumo di un drone, spesso ci viene in mente solo l’energia necessaria per volare dritto a velocità costante. Ma la realtà è molto più complessa! Un drone multirotore, come quelli che vediamo più spesso, consuma energia in modi diversi a seconda di cosa sta facendo:

• Accelerazione: Quando parte o aumenta la velocità.
• Decelerazione: Quando rallenta per avvicinarsi a un punto o atterrare.
• Salita (Climbing): Quando deve raggiungere punti di raccolta dati a quote diverse. Salire richiede uno sforzo extra!
• Virata (Turning): Cambiare direzione non è gratis in termini energetici, specialmente per certi tipi di droni.
• Volo Stazionario/Livellato: Il consumo “base” per mantenersi in aria e spostarsi orizzontalmente.

Capite bene che ignorare questi consumi “extra” può portare a stime completamente sbagliate sull’autonomia. Un drone potrebbe pensare di avere abbastanza batteria per tornare alla base, e invece… puff! Rischia di cadere. Ecco perché nel nostro lavoro abbiamo deciso di affrontare il problema di petto, creando un modello di pianificazione chiamato MUAVPP-MEC (Multi-UAV Path Planning Considering Multiple Energy Consumptions). L’obiettivo? Trovare le rotte migliori per un team di droni che minimizzino il tempo totale di volo, assicurandosi però che l’energia consumata da ciascun drone (considerando tutti i fattori!) non superi mai la capacità della sua batteria.

L’Algoritmo Ispirato alle Api: IBFLPSO al Lavoro

Ok, abbiamo il modello che descrive il problema. Ma come troviamo la soluzione ottimale? Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale, e in particolare gli algoritmi di ottimizzazione. Molti conoscono il Particle Swarm Optimization (PSO), un algoritmo che si ispira al comportamento degli sciami (stormi di uccelli, banchi di pesci…). Immaginate tante “particelle” che esplorano lo spazio delle possibili soluzioni, comunicando tra loro per trovare il punto migliore.

Il PSO è potente, ma a volte tende a “convergere” troppo presto, rimanendo bloccato in soluzioni buone ma non ottimali (i cosiddetti “ottimi locali”). Per superare questo limite, qualche anno fa è stato introdotto un miglioramento ispirato… alle api! Si chiama Bee-Foraging Learning (BFL). Le api sono maestre nell’esplorare un territorio alla ricerca di nettare, bilanciando l’esplorazione di nuove aree con lo sfruttamento intensivo delle zone più ricche. Integrando questa logica nel PSO (creando il BFLPSO), si ottiene un algoritmo più robusto.

Ma noi volevamo ancora di più! Per risolvere specificamente il nostro problema MUAVPP-MEC, abbiamo sviluppato una versione ulteriormente migliorata: l’Improved Bee Foraging Learning Particle Swarm Optimization (IBFLPSO). Cosa fa di speciale?

• Codifica/Decodifica Intelligente: Abbiamo trovato un modo furbo per tradurre le possibili sequenze di rotte dei droni in un formato numerico che l’algoritmo può “capire” e manipolare facilmente. La decodifica poi riconverte la soluzione numerica in percorsi reali, usando una strategia “golosa” (greedy) per assegnare i punti di raccolta ai vari droni, sempre controllando l’energia.
• Ottimizzazione Locale “2-opt” con Vincolo Energetico: Una volta che l’algoritmo propone una rotta per un drone, applichiamo una tecnica chiamata 2-opt. Questa prova a scambiare l’ordine di visita di due punti per vedere se si ottiene un percorso più breve. Ma attenzione! Facciamo questo controllo solo se la nuova rotta, anche se più corta, non fa sforare il limite di energia del drone (considerando anche i cambi di consumo dovuti a diverse virate o salite). È un “ritocco” locale che però tiene conto del vincolo fondamentale: la batteria!

In pratica, il nostro IBFLPSO combina l’esplorazione globale ispirata alle api e agli sciami con un’ottimizzazione locale intelligente e consapevole dei limiti energetici.

Alla Prova dei Fatti: Funziona Davvero?

Le idee sono belle, ma funzionano? Abbiamo messo alla prova il nostro modello MUAVPP-MEC e l’algoritmo IBFLPSO con diverse simulazioni.

Esperimento 1: Validità del Modello
Abbiamo creato scenari con un numero crescente di punti di raccolta dati (30, 40, 50 punti). Come ci aspettavamo, all’aumentare dei punti, sia il tempo totale di volo che il consumo energetico totale dei droni aumentavano significativamente. Ad esempio, passando da 30 a 40 punti, il tempo medio è salito del 66.47% e l’energia del 65.87%. Questo conferma che il nostro modello cattura realisticamente l’impatto della complessità della missione sull’energia richiesta. Abbiamo anche verificato che le rotte generate rispettassero i vincoli: ogni drone completava il suo giro tornando alla base prima di esaurire la batteria.

Esperimento 2: IBFLPSO contro Tutti
Qui abbiamo fatto il confronto diretto. Abbiamo preso uno scenario complesso (51 punti) e l’abbiamo fatto risolvere dal nostro IBFLPSO e da altri quattro algoritmi:

• PSO tradizionale
• PSO con l’aggiunta della nostra ottimizzazione 2-opt (PSO-2OPT)
• Algoritmo Genetico (GA), un altro classico dell’ottimizzazione
• BFLPSO (la versione “base” ispirata alle api)

I risultati sono stati netti! Il nostro IBFLPSO ha trovato soluzioni significativamente migliori (cioè, con tempo di volo totale minore) rispetto a tutti gli altri, sia guardando la soluzione migliore trovata in 10 esecuzioni indipendenti, sia guardando la media. Ecco qualche numero per darvi un’idea della superiorità della soluzione ottimale trovata da IBFLPSO:

• -54.64% del tempo rispetto al PSO tradizionale
• -49.45% del tempo rispetto a PSO-2OPT
• -25.78% del tempo rispetto all’Algoritmo Genetico (GA)
• -22.92% del tempo rispetto a BFLPSO

Anche in termini di consumo energetico risparmiato, i numeri sono impressionanti (dal 22% al 53% di risparmio rispetto agli altri). Certo, IBFLPSO impiega un po’ più di tempo di calcolo per trovare la soluzione, ma i risultati ripagano ampiamente lo sforzo computazionale!

Conclusioni e Prossimi Passi

Quindi, cosa portiamo a casa da questa ricerca? Abbiamo sviluppato un modello (MUAVPP-MEC) che considera in modo accurato i molteplici aspetti del consumo energetico dei droni multirotore durante missioni complesse. E, cosa forse ancora più importante, abbiamo creato un algoritmo (IBFLPSO) che, ispirandosi alle api e aggiungendo strategie intelligenti, riesce a trovare rotte eccellenti per sciami di droni, minimizzando i tempi e rispettando i limiti di batteria, molto meglio di altri approcci esistenti.

Questo apre porte interessanti per rendere le operazioni con droni multipli più efficienti ed affidabili. Naturalmente, la ricerca non si ferma qui. Per il futuro, pensiamo di esplorare altri fattori, come l’impatto del carico utile (payload) trasportato dai droni sull’energia e sulle rotte, per rendere il modello ancora più realistico e sviluppare algoritmi sempre più performanti. Il cielo… è letteralmente il limite!

Fonte: Springer