Energy-efficient resource management for continuous scenario fulfillment by UAV fleets

Unbemannte Luftfahrzeuge (unmanned aerial vehicles, UAV) sind autonom fliegende und flexibel einsetzbare mobile Roboter, welche durch ihre große Flexibilität und Erweiterbarkeit viele Möglichkeiten bieten. Insbesondere im Bereich der Katastrophenbewältigung erlangen sie immer stärkere Bedeutung, da die Aufgaben zur Aufklärung im Gebiet und zur Erschaffung einer Kommunikationsinfrastruktur ungebunden und schnell durch sie bewältigt werden können. Der Forschungsschwerpunkt dieser Arbeit liegt in der Herausforderung der Ressourcenverwaltung in einem solchen Szenario. Während die Priorität des UAV Einsatzes klar darin besteht die Katastrophenbekämpfung unterbrechungsfrei zu unterstützten, muss ebenso auf die Verwaltung limitierter Ressourcen, wie elektrischer Energie, eingegangen werden. Wir präsentieren ein entsprechendes Systemdesign einer Ressourcenverwaltung und Strategien zur Verbesserung der Leistung und damit zur Erhöhung der Energieeffizienz des Gesamtsystems. Die Implementierung und gründliche Untersuchung eines solchen komplexen Systems von Teilsystemen ist verbunden mit hohen finanziellen Kosten, großem Test-Risiko und einer langen Entwicklungsdauer. Aus diesem Grund setzt diese Arbeit auf abstrakte ausführbare Modelle der Umgebung, des Verwaltungssystems und der UAVs. Die Verwendung dieser Modelle in einer Massensimulation mit beliebiger Komplexität und Konfiguration ermöglicht die schnelle und kostengünstige Verifikation der Funktionstüchtigkeit und die Bewertung verschiedener Verwaltungsstrategien. Im Vergleich zu der präsentierten trivialen Lösung ist die entwickelte verbesserte Lösung in der Lage den zeitlichen Anteil einzelner UAVs im Missionseinsatz zu erhöhen und die insgesamt nötige Menge an UAVs für die dauerhafte Abdeckung aller Aufgaben zu reduzieren. Die Schritte zur Optimierung reduzierten im analysierten Beispiel den Gesamtenergiebedarf aller UAVs um nahezu 20 Prozent.Unmanned aerial vehicles (UAV) are autonomous and flexible robotic systems with a remarkable degree of freedom and extendibility. They are especially valuable in the context of disaster scenarios, where arising use cases for reconnaissance and mobile communication infrastructure creation have to be addressed rapidly and unbound from restrictions in the operation field. The research focus of this thesis lies in the challenge of resource management during such an application. While the priority of the UAV utilization lies on uninterrupted task execution, concern for limited resources, like electrical energy, and resultant maintenance processes has to be dealt with on a lower management layer. We present a resource management system design and multiple competing strategies to improve its performance and overall energy efficiency. The implementation and thorough evaluation of such a complex system of systems is linked to high costs, great operational risks, and a long development time. For that reason, we developed executable models representing the environment, the resource management system, and the UAV. Through mass simulation of these models in various scenario constellations and configurations, we are able to verify the applicability of our proposed resource management system and to evaluate and optimize various aspects of its processes. In comparison to a presented trivial solution, we are able to increase the UAV flight utilization efficiency and decrease the needed amount of provided UAVs in the scenario. Our optimization efforts reduce the overall energy demand of UAVs in the analyzed example scenario by almost 20 percent