Problem nədir? Təhlükə həmişə bildirildiyi yerdə olmaya bilər

Fəlakət zonalarında, yanğın sahələrində, çirklənmiş ərazilərdə və ya zədələnmiş infrastrukturda ilkin məlumatlar çox vaxt natamam olur. Operator “bu bölgədə təhlükə ola bilər” deyə bilər; lakin təhlükənin real mərkəzi bir qədər yerdəyişmiş ola bilər. Bəzi risklər isə ümumiyyətlə bildirilməmiş ola bilər. Məsələn, yanğın bölgəsində isti nöqtə gözlənilən yerdən fərqli çıxa, çirklənmiş sahədə yayılma istiqaməti dəyişə və ya zədələnmiş qurğuda ikinci dərəcəli risklər sonradan aşkar edilə bilər.

Bu halda PUA üçün tapşırıq sadə deyil. Yalnız bildirilmiş nöqtələri ziyarət etmək kifayət etməyə bilər. PUA həm bildirilmiş bölgələri yoxlamalı, həm də qalan batareya ehtiyatından və ya uçuş məsafəsindən istifadə edərək ətrafdakı naməlum sahələr haqqında məlumat toplamalıdır.

Məqalənin əsas sualı da məhz budur:

PUA qeyri-müəyyən təhlükə hesabatları şəraitində həm tapşırıq nöqtələrini ziyarət edəcək, həm də yeni məlumat toplayacaq şəkildə öz marşrutunu planlaşdıra bilərmi?

Tədqiqatçıların təklif etdiyi yanaşma

Tədqiqatda təklif olunan sistem PUA tapşırığını iki səviyyəli planlaşdırma problemi kimi nəzərdən keçirir.

Birinci səviyyə yüksək səviyyəli marşrut planlaşdırmasıdır. Bu hissə PUA-nın bildirilmiş risk bölgələrinə hansı ardıcıllıqla gedəcəyini müəyyən edir. Lakin məqalənin mühüm fərqi budur: bildirilmiş bölgələr dəqiq təhlükə nöqtələri deyil, qeyri-müəyyən maraq bölgələri kimi qəbul edilir. Yəni sistem “təhlükə məhz buradadır” demək əvəzinə, “bu ətrafda təhlükənin olma ehtimalı yüksək ola bilər” yanaşmasından istifadə edir.

İkinci səviyyə aşağı səviyyəli uçuş trayektoriyasının planlaşdırılmasıdır. Bu hissə PUA-nın iki tapşırıq nöqtəsi arasında necə uçacağını müəyyən edir. PUA birbaşa düz xətt üzrə getməyə məcbur deyil. Uçuş büdcəsi imkan verirsə, riskli və ya qeyri-müəyyən görünən sahələrdən daha çox məlumat toplamaq üçün kiçik yayınmalar edə bilər.

Bu iki səviyyə birlikdə işləyir. Əvvəlcə ümumi marşrut qurulur, sonra həmin marşrutun ayrı-ayrı hissələri arasındakı uçuş yolları məlumat toplamağa uyğunlaşdırılır. Uçuş zamanı yeni ölçmələr gəldikcə risk xəritəsi yenilənir və lazım gələrsə qalan marşrut yenidən planlaşdırılır.

Risk xəritəsi nə deməkdir?

Məqalədə mühit fasiləsiz risk sahəsi kimi qəbul edilir. Yəni xəritədəki hər mövqe üçün “burada təhlükənin olma ehtimalı nə qədərdir?” sualı verilir. Bu təhlükə yanğının isti nöqtəsi, çirklənmə sıxlığı, zədələnmiş infrastruktur riski və ya oxşar təhlükəsizlik riski ola bilər.

PUA-nın real risk xəritəsini əvvəlcədən bildiyi fərz edilmir. Bunun əvəzinə PUA-nın başlanğıcda bir “inam xəritəsi” var. Bu xəritə bildirilmiş risk bölgələrinə əsasən yaradılır.

Məqalədəki ilk mühüm düstur bu başlanğıc inam xəritəsini təsvir edir. Texniki baxımdan düsturda fon risk səviyyəsi, bildirilmiş risk nöqtələrinin etibarlılıq səviyyəsi və bu hesabatların məkan qeyri-müəyyənliyi birləşdirilir.

Bunu sadələşdirsək:

• Xəritənin hər yerində aşağı səviyyəli baza riski ola bilər.
• Bildirilmiş risk mərkəzlərinin ətrafında risk gözləntisi artır.
• Hesabat çox etibarlıdırsa və mövqeyi dəqiqdirsə, risk daha dar sahədə və daha güclü görünür.
• Hesabat qeyri-müəyyəndirsə, risk daha geniş sahəyə yayılır.

Yəni sistem “təhlükə yalnız bildirilmiş nöqtənin düz üstündədir” demək əvəzinə, hesabatın ətrafında ehtimala əsaslanan risk sahəsi yaradır. Bu yanaşma real həyata daha yaxındır; çünki sahədən gələn ilkin məlumatlar çox vaxt dəqiq koordinat deyil, təxmini mövqe göstərir.

Uçuş büdcəsindən necə istifadə olunur?

PUA-ların ən böyük məhdudiyyətlərindən biri batareya ehtiyatı və uçuş məsafəsidir. Buna görə sistemin hər yerə getməsi mümkün deyil. Məqalədə bu məhdudiyyət ümumi uçuş məsafəsi büdcəsi kimi nəzərdən keçirilir.

Sadə məntiq belədir:

Ümumi uçuş yolu PUA üçün icazə verilən tapşırıq məsafəsini aşmamalıdır.

Düsturda bu vəziyyət bütün marşrut hissələrinin uzunluqları cəminin tapşırıq büdcəsindən kiçik və ya ona bərabər olması ilə göstərilir. Bunu gündəlik dillə belə oxuya bilərik:

“PUA həm bildirilmiş bölgələri ziyarət edəcək, həm də kəşfiyyat üçün kiçik yayınmalar edəcək; amma bütün bunlar batareya/məsafə həddi daxilində qalacaq.”

Bu məqam vacibdir. Çünki yaxşı kəşfiyyat planı sadəcə daha çox sahəni gəzmək demək deyil. Daha çox ərazini əhatə etməyə çalışarkən batareyanı tükətmək və ya geri dönüşü riskə atmaq sahə şəraitində qəbuledilməzdir. Buna görə tədqiqat kəşfiyyatla tapşırıq təhlükəsizliyini eyni büdcə daxilində nəzərdən keçirməyə çalışır.

Köməkçi düyünlər nə işə yarayır?

Məqalədə “pseudo-node” adlanan köməkçi nöqtələrdən istifadə olunur. Bunları “kəşfiyyat üçün əlavə edilən aralıq dayanacaqlar” kimi düşünə bilərik.

Adətən PUA yalnız bildirilmiş risk bölgələrinə getsə, xəritənin bəzi hissələri ümumiyyətlə müşahidə olunmaya bilər. Xüsusilə bildirilmiş bölgələr xəritənin bir tərəfində qruplaşıbsa, digər tərəfdəki naməlum risklər diqqətdən kənarda qala bilər.

Köməkçi düyünlər bu problemi azaltmaq üçün əlavə edilir. Bunlar yeni təhlükə hesabatı deyil. Yəni sistem “burada mütləq təhlükə var” demir. Sadəcə “bu bölgə mövcud marşrutla az əhatə olunur, buraya yaxın uçmaq daha çox məlumat verə bilər” düşüncəsi ilə marşruta əlavə kəşfiyyat nöqtələri yerləşdirir.

Məqalədəki nəticələrə görə, kənar əsaslı CVT üsulu ilə əlavə olunan köməkçi düyünlər marşrutun əhatə dairəsini artırıb. ROI-only, yəni yalnız bildirilmiş bölgələri ziyarət edən marşrutda ECR dəyəri 0,0992 olduğu halda, edge-based CVT üsulunda bu dəyər 0,1901-ə yüksəlib. Bu, marşrutun xəritədə daha geniş sahəni əhatə edə bildiyi deməkdir.

Buradakı ECR göstəricisi marşrutun xəritədə neçə hüceyrə ilə təmas etdiyini ölçür. Sadə desək:

ECR yüksəkdirsə, marşrut mühiti daha geniş əhatə edir.

Lakin bu, həmişə daha yaxşı nəticəyə zəmanət vermir. Çünki daha çox aralıq nöqtə əlavə etmək qalan kəşfiyyat büdcəsini də azalda bilər. Buna görə köməkçi düyünlərin sayı tarazlı seçilməlidir.

B-Spline uçuş yolu nə deməkdir?

Tədqiqatda aşağı səviyyəli uçuş yolu üçün B-spline adlanan hamar əyrilərdən istifadə olunur. Texniki detallara çox girmədən bunu belə izah edə bilərik:

PUA iki nöqtə arasında kəskin bucaqlarla deyil, hamar və izlənə bilən əyri boyunca uçmalıdır. B-spline üsulu belə hamar uçuş yolları yaratmaq üçün istifadə edilir.

Bu vacibdir, çünki real PUA bir anda istiqamətini dəyişə bilməz. Sürət, dönmə sürəti və əyrilik kimi fiziki məhdudiyyətlər var. Məqalə uçuş yolunu planlaşdırarkən bu məhdudiyyətləri də nəzərə alır. Yəni sistem yalnız “haradan keçsə daha çox məlumat toplayar?” sualını deyil, eyni zamanda “PUA bu yolu fiziki olaraq izləyə bilərmi?” sualını da hesaba qatır.

KL azalması nəyi göstərir?

Məqalədə performansı ölçmək üçün Kullback-Leibler, qısaca KL, azalmasından istifadə olunur. Bu texniki göstəricidir, lakin məntiqi sadədir.

PUA-nın başlanğıcda təxmini risk xəritəsi olur. Uçuş başa çatdıqda ölçmələrlə yenilənmiş yeni risk xəritəsi yaranır. Tədqiqatçılar bu yeni xəritənin simulyasiyadakı həqiqi risk xəritəsinə nə qədər yaxınlaşdığını ölçürlər.

Düstur bu fikri ifadə edir:

KL azalması = başlanğıcdakı xəta ilə tapşırığın sonundakı xəta arasındakı fərq

Əgər KL azalması yüksəkdirsə, PUA-nın tapşırığın sonunda risk xəritəsini daha yaxşı öyrəndiyi anlaşılır.

Burada diqqət edilməli mühüm məqam var: real risk xəritəsi sahədə PUA tərəfindən bilinmir. Bu göstəricidən yalnız simulyasiya qiymətləndirməsi üçün istifadə olunur. Yəni sistem real dünyada “həqiqəti bildiyi üçün” deyil, simulyasiyada tədqiqatçılar müqayisə apara bildikləri üçün bu şəkildə ölçülür.

Onlayn yenidən planlaşdırma niyə vacibdir?

Tədqiqatın ən öyrədici tərəflərindən biri onlayn yenidən planlaşdırma ideyasıdır. Offline, yəni oflayn planlaşdırmada PUA tapşırığa başlamazdan əvvəl marşrut qurur və bütün uçuş boyu həmin plana sadiq qalır. Lakin sahədə yeni məlumatlar ortaya çıxarsa, bu sabit plan kifayət etməyə bilər.

Online, yəni onlayn yenidən planlaşdırmada isə PUA uçuş zamanı ölçmə aparır, risk xəritəsini yeniləyir və “qalan yolumu dəyişməliyəmmi?” sualını yoxlayır.

Məsələn, PUA uçuş zamanı əvvəlcədən bildirilməmiş risk bölgəsinə yaxın yerdə ölçmə apararsa, sistem qalan marşrutu bu yeni məlumata əsasən dəyişə bilər. Məqalədə onlayn planlaşdırıcının gizli risk klasterləri yaxınlığında nominal marşrutdan yayınaraq daha çox məlumat toplamağa çalışdığı bildirilir.

Bu yanaşma real həyatdakı kəşfiyyat tapşırıqları baxımından məntiqlidir. Çünki fəlakət və ya yanğın kimi mühitlərdə tapşırığın əvvəlində olan məlumatla tapşırığın ortasında əldə olunan məlumat eyni olmaya bilər.

Təcrübələr necə aparılıb?

Tədqiqatçılar simulyasiya mühitində 1000 x 1000 metrlik ikiölçülü sahədən istifadə ediblər. PUA-nın ümumi uçuş məsafəsi büdcəsi 5000 metr müəyyən edilib. Risk sahələri süni şəkildə yaradılmış təhlükə klasterlərindən ibarətdir.

Bəzi risk klasterləri başlanğıcda bildirilir, bəziləri isə gizli saxlanılır. Beləliklə, sistemin natamam və yanlış ilkin məlumat şəraitində necə davrandığı sınaqdan keçirilir.

Təcrübələrdə aşağıdakı dəyişənlərdən istifadə olunub:

• Ümumi risk klasterlərinin sayı: 6, 8 və ya 10
• Gizli risk klasterlərinin sayı: 1, 2, 3 və ya 4
• Köməkçi düyünlərin sayı: 0, 1, 2 və ya 3

Bu kombinasiyalar 48 fərqli ssenari yaradıb. Hər ssenari üçün 100 müstəqil sınaq aparılıb. Beləliklə, nəticələr tək bir nümunəyə deyil, çoxsaylı təsadüfi sınaqlara əsaslandırılıb.

Hansı üsullar müqayisə edilib?

Tədqiqatda dörd uçuş strategiyası müqayisə edilib.

Düz xətt üzrə uçuş:
PUA iki tapşırıq nöqtəsi arasında birbaşa gedir. Bu, ən sadə üsuldur. Uçuş qısa ola bilər, lakin kəşfiyyat imkanları məhduddur.

Lawnmower əhatəsi:
PUA otbiçən maşının hərəkət naxışına bənzəyən sistemli skan həyata keçirir. Bu üsul daha çox sahəni əhatə edə bilər; lakin risk xəritəsindəki inam məlumatından istifadə etmir.

Oflayn optimallaşdırılmış plan:
PUA başlanğıcdakı risk xəritəsinə əsasən daha informativ B-spline yolu planlaşdırır. Lakin uçuş zamanı marşrut dəyişmir.

Onlayn yenidən planlaşdırma:
PUA həm başlanğıc planından istifadə edir, həm də uçuş zamanı daxil olan ölçmələrə əsasən risk xəritəsini yeniləyir. Yeni məlumat əhəmiyyətlidirsə və kifayət qədər uçuş büdcəsi qalıbsa, qalan yolu yenidən planlaşdırır.

Bu müqayisə vacibdir, çünki hər üsul fərqli ideyanı sınaqdan keçirir. Düz xətt “ən sadə tapşırıq tamamlama” yanaşmasını, lawnmower “geniş sahənin skan edilməsi” yanaşmasını, oflayn plan “başlanğıc məlumatına əsaslanan ağıllı planlaşdırma” yanaşmasını, onlayn plan isə “uçuş zamanı öyrənib uyğunlaşma” yanaşmasını təmsil edir.

Tədqiqat nə deyir?

Nəticələr onlayn yenidən planlaşdırma üsulunun ən yüksək orta KL azalmasına çatdığını göstərir.

Bütün 48 ssenari konfiqurasiyasının ortalamasında nəticələr belədir:

• Onlayn yenidən planlaşdırma: 0,6043
• Oflayn optimallaşdırılmış plan: 0,5214
• Lawnmower əhatəsi: 0,4433
• Düz xətt üzrə uçuş: 0,4068

Bu nəticələrə görə, onlayn yenidən planlaşdırma oflayn optimallaşdırılmış planla müqayisədə orta KL azalmasını %15,9 artırıb. Lawnmower üsulu ilə müqayisədə %36,3, düz xətt üzrə uçuşla müqayisədə isə %48,6 daha yüksək orta yaxşılaşma bildirilib.

Təmsilçi bir ssenaridə də oxşar nəticə görülür. Ümumilikdə 8 risk klasteri, 3 gizli risk klasteri və 3 köməkçi düyün istifadə olunan halda oflayn planın KL azalması 0,4953 ikən, onlayn planlaşdırma 0,6037 dəyərinə çatıb. Bu, təxminən %21,9 yaxşılaşmaya uyğun gəlir.

Həmçinin bildirilir ki, onlayn planlaşdırma hər ölçmədən sonra fasiləsiz şəkildə marşrutu dəyişmir. Sistem əvvəlcə “risk xəritəsi doğrudanmı əhəmiyyətli şəkildə dəyişib?” sualına baxır. Sonra isə yeni planın əvvəlki planla müqayisədə daha çox məlumat verib-verməyəcəyini qiymətləndirir. Bununla da lazımsız marşrut dəyişikliklərini azaltmağa çalışır.

Qrafiklər nəyi göstərir?

Məqalədə verilən marşrut təsvirləri üsullar arasındakı fərqi anlaşıqlı şəkildə göstərir.

Risk xəritəsində bildirilmiş təhlükə bölgələri, gizli təhlükə klasterləri və PUA-nın uçuş yolu birlikdə göstərilir. Onlayn yenidən planlaşdırma üsulunda PUA-nın marşrutu uçuş zamanı əldə olunan ölçmələrə əsasən bəzi bölgələrdə dəyişir. Xüsusilə başlanğıcda bildirilməmiş risk klasterlərinə yaxın yerlərdə marşrut yayınmaları müşahidə oluna bilər.

Düz xətt üsulu isə tapşırıq nöqtələrini birbaşa birləşdirir. Bu üsul qısa və sadə olsa da, ətrafdakı naməlum riskləri aşkar etməkdə məhdud qalır.

Lawnmower üsulu daha çox sahəni skan edir; lakin risk xəritəsindəki ehtimal məlumatına əsasən hərəkət etmədiyinə görə, bəzi skan cəhdləri daha az məlumat verən bölgələrə sərf oluna bilər.

Oflayn optimallaşdırılmış üsul başlanğıc risk xəritəsinə əsasən daha ağıllı marşrut qurur. Lakin uçuş zamanı yeni məlumat ortaya çıxarsa, buna uyğunlaşa bilmir.

Qrafiklərin ümumi mesajı belədir:
Sadəcə daha çox sahəni skan etmək faydalı ola bilər, lakin yeni ölçmələrə əsasən marşrutu yeniləmək daha güclü məlumat qazancı verə bilər.

Bu niyə vacibdir?

Bu tədqiqat PUA-ların gələcəkdə sadəcə “nöqtələri ziyarət edən vasitələr” olmaqdan çıxaraq, qeyri-müəyyən mühitlərdə məlumat toplayan və tapşırıq zamanı qərarını yeniləyən sistemlərə çevrilə biləcəyini göstərən tədqiqat istiqamətlərindən biridir.

Fəlakətlərin idarə olunmasında, yanğın monitorinqində, sənaye obyektlərinin yoxlanılmasında və ya ekoloji risk xəritələndirməsində ilkin məlumat çox vaxt natamam olur. Buna görə sistemin yalnız əvvəlcədən verilmiş nöqtələrə getməsi kifayət etməyə bilər. Daha faydalı yanaşma həm bildirilmiş yerləri yoxlamaq, həm də əldə olunan yeni məlumatlara əsasən risk xəritəsini yeniləməkdir.

Bu tip tədqiqatlar sahədəki insan qruplarının riskli ərazilərə daxil olmadan əvvəl daha yaxşı məlumat əldə etməsinə kömək edə biləcək texnologiyaların inkişafı baxımından vacibdir. Lakin belə sistemlər real həyatda istifadə olunmazdan əvvəl geniş sahə sınaqları, təhlükəsizlik sərhədləri, hüquqi icazələr və sensorların doğrulanması tələb olunur.

Diqqət edilməli məqamlar

Bu tədqiqatın güclü tərəfi qeyri-müəyyən məlumatla işləyən PUA planlaşdırmasını yalnız marşrut problemi kimi deyil, eyni zamanda məlumat toplama problemi kimi nəzərdən keçirməsidir. Lakin bəzi məhdudiyyətlər var.

Birincisi, təcrübələr simulyasiya mühitində aparılıb. Real dünyada külək, rabitənin kəsilməsi, sensor xətası, batareyanın davranışı, relyef maneələri və hava şəraiti kimi bir çox əlavə çətinlik mövcuddur.

İkincisi, simulyasiyada real risk xəritəsi məlum olduğu üçün KL azalmasını hesablamaq mümkün olub. Real tapşırıqlarda bu xəritənin hamısı məlum olmayacağından qiymətləndirmə daha çətin olacaq.

Üçüncüsü, tədqiqat ikiölçülü sahə və müəyyən model fərziyyələri əsasında aparılır. Real PUA tapşırıqlarında üçölçülü uçuş, hündürlük, maneələrdən yayınma, kameranın baxış sahəsi, məlumat bağlantısı və tənzimləmə kimi əlavə amillər işə düşür.

Dördüncüsü, tədqiqat preprint xarakterlidir. Rəyçi qiymətləndirməsindən keçmədiyi üçün nəticələr müstəqil akademik qiymətləndirmə və fərqli sınaqlarla dəstəklənmədən qəti nəticə kimi qəbul edilməməlidir.

Nəticə

Bu tədqiqat PUA-ların qeyri-müəyyən və dəyişən təhlükə mühitlərində daha ağıllı tapşırıq planlaşdırması apara bilməsi üçün mühüm yanaşma təklif edir. Təklif olunan üsul bildirilmiş risk bölgələrini məcburi tapşırıq nöqtələri kimi nəzərə alır, uçuş büdcəsinin qalan hissəsini isə kəşfiyyata yönəldir. Uçuş zamanı gələn ölçmələrlə risk xəritəsi yenilənir və lazım olduqda qalan marşrut yenidən planlaşdırılır.

Simulyasiya nəticələri onlayn yenidən planlaşdırmanın sabit uçuş yolları ilə müqayisədə risk xəritəsini daha yaxşı yeniləyə bildiyini göstərir. Lakin bu nəticələr real sahə təhlükəsizliyi üçün birbaşa sübut deyil.

Bununla belə, tədqiqat fəlakət və risk monitorinqi texnologiyaları üçün öyrədici fikir verir:
Qeyri-müəyyən mühitlərdə yaxşı PUA tapşırığı sadəcə hədəfə getməkdən ibarət deyil. Yaxşı sistem yolda öyrəndiklərini də nəzərə almalı və qalan tapşırığını yeni məlumata uyğunlaşdırmağı bacarmalıdır.

Mənbə və metod qeydi

Bu məzmun Jimin Choi, Grant Stagg, Cameron K. Peterson və Max Z. Li tərəfindən hazırlanmış “Integrated Exploration-Aware UAV Route Optimization and Path Planning” adlı akademik tədqiqatdan istifadə edilməklə Verianla redaksiya formatında orijinal şəkildə hazırlanıb.

Bu tədqiqat arXiv platformasında yayımlanmış preprint xarakterlidir və rəyçi qiymətləndirməsindən keçməyib. Məzmun məlumatlandırma və təhsil məqsədi daşıyır. PUA əməliyyatı, fəlakətlərin idarə olunması, mühəndislik tətbiqi, təhlükəsizlik planlaşdırması və ya sahə əməliyyatı üçün peşəkar məsləhəti əvəz etmir.