A Solution for the Efficient Takeoff and Flight Coordination of UAV Swarms

[ES] En la última década, hemos asistido a un gran aumento del uso de los VANTs, debido principalmente a los avances en tecnología y materiales. Hoy en día, los VANTs ya no son solo juguetes para el entretenimiento, sino también importantes activos para muchas empresas. Los VANTs son muy versátiles y, por ello, existen muchas y variadas aplicaciones: misiones de búsqueda y rescate, vigilancia de fronteras, inspección térmica de tuberías, cinematografía y agricultura de precisión, solo por nombrar algunas. En estos momentos en que las industrias están incorporando soluciones basadas en VANTs, es crucial que la investigación avance. El cambio más destacado (con respecto a los VANTs) que presenciaremos en esta década, es el despliegue de grupos de VANTs trabajando en colaboración para cumplir un objetivo superior. Estos grupos, también llamados enjambres de drones, permiten realizar tareas más complejas, de forma más eficiente, o con mayor redundancia. Sin embargo, existen retos inherentes al funcionamiento de un enjambre de VANTs. Debe existir una buena comunicación entre los VANTs, deben evitarse las colisiones y los VANTs individuales deben utilizarse de forma inteligente para aumentar la eficiencia global. En este trabajo fin de master se da solución a algunos de los principales problemas relativos a los enjambres de vehículos aéreos no tripulados. En primer lugar, diseñamos varios patrones de formación de enjambres ´útiles. A continuación, incorporamos esas formaciones en dos procedimientos de despegue - una heurística y un algoritmo ya existente (KMA) - los cuales se prueban ampliamente para decidir cual es el más adecuado para despegar un enjambre de VANTs de la manera más eficiente. Una vez que somos capaces de despegar de forma sincronizada y segura un enjambre completo, continuamos nuestra investigación proporcionando una solución para mantener ese enjambre organizado, y estable durante una misión pre-planificada. Nuestra solución incorpora mecanismos para proporcionar resiliencia al enjambre, de tal manera que todos y cada uno de los VANTs pueden abandonar el enjambre (en pleno vuelo), sin perturbar a los demás en su misión.[EN] In the last decade, we have seen a great increase in the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). This is mainly due to advances in technology and materials. Nowadays, UAVs are no longer only toys for entertainment, but also important assets for many enterprises. UAVs are versatile, and thus many diverse applications exist: search and rescue missions, border surveillance, thermal pipeline inspection, cinematography, and precision agriculture, just to name a few. Now that the industry is incorporating UAVs based solutions, it is crucial that research advances. The most prominent change (with respect to UAVs) that we will witness in this decade, is the deployment of groups of UAVs working collaboratively to fulfill a higher goal. Those groups, also called swarms, allow us to perform more complex tasks, more efficiently, or with more redundancy. However, there are inherent challenges while operating a swarm of UAVs: there must be a good communication channel between the UAVs, collisions must be avoided, and the individual UAVs should be used intelligently in order to increase the overall efficiency. In this master thesis, a solution is given for some of the main problems concerning Unmanned Aerial Vehicle (UAV) swarms. First, we lay out various useful swarm formation patterns. Then we incorporate those formations in two takeoff procedures - an heuristic and an existing algorithm (KuhnMunkres algorithm (KMA)) - which are extensively tested to decide which one is the most appropriate for the takeoff of a swarm of UAVs in the most efficient manner. Once we are able to take off an entire swarm, we continue our research by providing a solution to keep that swarm organized and stable during a pre-planned mission. Such solution incorporates mechanisms to provide resilience to the swarm in such a manner that any number of UAVs can be removed from the swarm (mid-flight) without disturbing the others in their mission.Wubben, J. (2021). A Solution for the Efficient Takeoff and Flight Coordination of UAV Swarms. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/172620TFG

Distributed management and coordination of UAV swarms based on infrastructureless wireless networks

[ES] Los Vehículos Aéreos no Tripulados (o drones) ya han demostrado su utilidad en una gran variedad de aplicaciones. Hoy en día, se utilizan para fotografía, cinematografía, inspecciones y vigilancia, entre otros. Sin embargo, en la mayoría de los casos todavía son controlados por un piloto, que como máximo suele estar volando un solo dron cada vez. En esta tesis, tratamos de avanzar en paso más allá en esta tecnología al permitir que múltiples drones con capacidad para despegue y aterrizaje vertical trabajen de forma sincronizada, como una sola entidad. La principal ventaja de realizar vuelos en grupo, comúnmente denominado enjambre, es que se pueden realizar tareas más complejas que utilizando un solo dron. De hecho, un enjambre permite cubrir más área en el mismo tiempo, ser más resistente, tener una capacidad de carga más alta, etc. Esto puede habilitar el uso de nuevas aplicaciones, o una mejor eficiencia para las aplicaciones existentes. Sin embargo, una parte clave es que los miembros del enjambre deben organizarse correctamente, ya que, durante el vuelo, diferentes perturbaciones pueden provocar que sea complicado mantener el enjambre como una unidad coherente. Una vez que se pierde esta coherencia, todos los beneficios previamente mencionados de un enjambre se pierden también. Incluso, aumenta el riesgo de colisiones entre los elementos del enjambre. Por lo tanto, esta tesis se centra en resolver algunos de estos problemas, proporcionando un conjunto de algoritmos que permitan a otros desarrolladores crear aplicaciones de enjambres de drones. Para desarrollar los algoritmos propuestos hemos incorporado mejoras al llamado ArduSim. Este simulador nos permite simular tanto la física de un dron como la comunicación entre drones con un alto grado de precisión. ArduSim nos permite implementar protocolos y algoritmos (bien probados) en drones reales con facilidad. Durante toda la tesis, ArduSim ha sido utilizado ampliamente. Su utilización ha permitido que las pruebas fueran seguras, y al mismo tiempo nos permitió ahorrar mucho tiempo, dinero y esfuerzo de investigación. Comenzamos nuestra investigación sobre enjambres asignando posiciones aéreas para cada dron en el suelo. Suponiendo que los drones están ubicados aleatoriamente en el suelo, y que necesitan alcanzar una formación aérea deseada, buscamos una solución que minimice la distancia total recorrida por todos los drones. Para ello se empezó con un método de fuerza bruta, pero rápidamente nos dimos cuenta de que, dada su alta complejidad, este método funciona mal cuando el número de drones aumenta. Por lo tanto, propusimos una heurística. Como en todas las heurísticas, se realizó un compromiso entre complejidad y precisión. Al simplificar el problema, encontramos que nuestra heurística era capaz de calcular una solución muy rápidamente sin aumentar sustancialmente la distancia total recorrida. Además, implementamos el algoritmo de Kuhn-Munkres (KMA), un algoritmo que ha demostrado proporcionar la respuesta exacta (es decir, reducir la distancia total recorrida) en el menor tiempo posible. Después de muchos experimentos, llegamos a la conclusión de que nuestra heurística es más rápida, pero que la solución proporcionada por el KMA es ligeramente más eficiente. En particular, aunque la diferencia en la distancia total recorrida es pequeña, el uso de KMA reduce el número de trayectorias de vuelo que se cruzan entre sí, lo cual es una métrica importante para las siguientes propuestas.[...][CA] Els vehicles aeris no tripulats (o drons) ja han demostrat la seua utilitat en una gran varietat d'aplicacions. Avui dia, s'utilitzen per a fotografia, cinematografia, inspeccions i vigilància, entre altres. No obstant això, en la majoria dels casos encara són controlats per un pilot, que com a màxim sol controlar el vol d'un sol dron cada vegada. En aquesta tesi, tractem d'avançar un pas més enllà en aquesta tecnologia, en permetre que múltiples drons amb capacitat per a l'enlairament i l'aterratge vertical treballen de forma sincronitzada, com una sola entitat. El principal avantatge de realitzar vols en grup, comunament denominats eixam, és que es poden fer tasques més complexes que utilitzant un sol dron. De fet, un eixam permet cobrir més àrea en el mateix temps, ser més resistent, tenir una capacitat de càrrega més alta, etc. Això pot habilitar l'ús de noves aplicacions, o una millor eficiència per a les aplicacions existents. No obstant això, una punt clau és que els membres de l'eixam han d'organitzar-se correctament, ja que, durant el vol, diferents pertorbacions poden provocar que siga complicat mantenir l'eixam com una unitat coherent. Una vegada que es perd aquesta coherència, tots els beneficis prèviament esmentats d'un eixam es perden també. Fins i tot, augmenta el risc de col·lisions entre els elements de l'eixam. Per tant, aquesta tesi se centra a resoldre alguns d'aquests problemes, proporcionant un conjunt d'algorismes que permeten a altres desenvolupadors crear aplicacions d'eixams de drons. Per a desenvolupar els algorismes proposats hem incorporat millores a l'anomenat ArduSim. Aquest simulador ens permet simular tant la física d'un dron com la comunicació entre drons amb un alt grau de precisió. ArduSim ens permet implementar protocols i algorismes (ben provats) en drons reals amb facilitat. Durant tota la tesi, ArduSim s'ha utilitzat àmpliament. El seu ús ha permès que les proves foren segures, i al mateix temps ens va permetre estalviar molt de temps, diners i esforç d'investigació. Per tant, es va utilitzar ArduSim per a cada bloc de construcció que vam desenvolupar. Comencem la nostra recerca sobre eixams assignant posicions aèries per a cada dron en terra. Suposant que els drons estan situats aleatòriament en terra i que necessiten assolir la formació aèria desitjada, cerquem una solució que minimitze la distància total recorreguda per tots els drons. Per a això, es va començar amb un mètode de força bruta, però ràpidament ens vam adonar que, atesa l'alta complexitat, aquest mètode funciona malament quan el nombre de drons augmenta. Per tant, vam proposar una heurística. Com en totes les heurístiques, es va fer un compromís entre complexitat i precisió. En simplificar el problema, trobem que la nostra heurística era capaç de calcular una solució molt ràpidament sense augmentar substancialment la distància total recorreguda. A més, vam implementar l'algorisme de Kuhn-Munkres (KMA), un algorisme que ha demostrat proporcionar la resposta exacta (és a dir, reduir la distància total recorreguda) en el menor temps possible. Després de molts experiments, arribem a la conclusió que la nostra heurística és més ràpida, però que la solució proporcionada pel KMA és lleugerament més eficient. En particular, encara que la diferència en la distància total recorreguda és xicoteta, l'ús de KMA redueix el nombre de trajectòries de vol que s'encreuen entre si, la qual cosa és una mètrica important per a les propostes següents.[...][EN] Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have already proven to be useful in many different applications. Nowadays, they are used for photography, cinematography, inspections, and surveillance. However, in most cases they are still controlled by a pilot, who at most is flying one UAV at a time. In this thesis, we try to take this technology one step further by allowing multiple Vertical Take-off and Landing (VTOL) UAVs to work together as one entity. The main advantage of this group, commonly referred to as a swarm, is that it can perform more complex tasks than a single UAV. When organized correctly, a swarm allows for: more area to be covered in the same time, more resilience, higher load capability, etc. A swarm can lead to new applications, or a better efficiency for existing applications. A key part, however, is that they should be organized correctly. During the flight, different disturbances will make it complicated to keep the swarm as one coherent unit. Once this coherency is lost, all the previously mentioned benefits of a swarm are lost as well. Even worse, the chance of a hazard increases. Therefore, this thesis focuses on solving some of these issues by providing a baseline of building blocks that enable other developers to create UAV swarm applications. In order to develop these building blocks, we improve a multi-UAV simulator called ArduSim. This simulator allows us to simulate both the physics of a UAV, and the communication between UAVs with a high degree of accuracy. This is a crucial part because it allows us to deploy (well tested) protocols and algorithms on real UAVs with ease. During the entirety of this thesis, ArduSim has been used extensively. It made testing safe, and allowed us to save a lot of time, money and research effort. We started by assigning airborne positions for each UAV on the ground. Assuming that the UAVs, are placed randomly on the ground, and that they need to reach a desired aerial formation, we searched for a solution that minimizes the total distance travelled by all the UAVs. We started with a brute-force method, but quickly realized that, given its high complexity, this method performs badly when the number of UAVs grows. Hence, we created a heuristic. As for all heuristics, a trade-off was made between complexity and accuracy. By simplifying the problem, we found that our heuristic was able to calculate a solution very quickly without increasing the total distance travelled substantially. Furthermore, we implemented the \ac{KMA}, an algorithm that has been proven to provide the exact answer (i.e. minimal total distance travelled) in the shortest time possible. After many experiments, we came to the conclusion that our heuristic is faster, but that the solution provided by the \ac{KMA} is slightly better. In particular, although the difference in total distance travelled is small, the \ac{KMA} reduces the numbers of flight paths crossing each other, which is an important metric in our next building block. Once we developed algorithms to assign airborne positions to each UAV on the ground, we started developing algorithms to take off all those UAVs. The objective of these algorithms is to reduce the time it takes for all the UAVs to reach their aerial position, while ensuring that all UAVs maintain a safe distance. The easiest solution is a sequential take-off procedure, but this is also the slowest approach. Hence, we improved it by first proposing a semi-sequential and later a semi-simultaneous take-off procedure. With this semi-simultaneous take-off procedure, we are able to reduce the takeoff time drastically without introducing any risk to the aircraft. [..]Wubben, J. (2023). Distributed management and coordination of UAV swarms based on infrastructureless wireless networks [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/19888

Using MapReduce Streaming for Distributed Life Simulation on the Cloud

Distributed software simulations are indispensable in the study of large-scale life models but often require the use of technically complex lower-level distributed computing frameworks, such as MPI. We propose to overcome the complexity challenge by applying the emerging MapReduce (MR) model to distributed life simulations and by running such simulations on the cloud. Technically, we design optimized MR streaming algorithms for discrete and continuous versions of Conway’s life according to a general MR streaming pattern. We chose life because it is simple enough as a testbed for MR’s applicability to a-life simulations and general enough to make our results applicable to various lattice-based a-life models. We implement and empirically evaluate our algorithms’ performance on Amazon’s Elastic MR cloud. Our experiments demonstrate that a single MR optimization technique called strip partitioning can reduce the execution time of continuous life simulations by 64%. To the best of our knowledge, we are the first to propose and evaluate MR streaming algorithms for lattice-based simulations. Our algorithms can serve as prototypes in the development of novel MR simulation algorithms for large-scale lattice-based a-life models.https://digitalcommons.chapman.edu/scs_books/1014/thumbnail.jp

The 45th Australasian Universities Building Education Association Conference: Global Challenges in a Disrupted World: Smart, Sustainable and Resilient Approaches in the Built Environment, Conference Proceedings, 23 - 25 November 2022, Western Sydney University, Kingswood Campus, Sydney, Australia

This is the proceedings of the 45th Australasian Universities Building Education Association (AUBEA) conference which will be hosted by Western Sydney University in November 2022. The conference is organised by the School of Engineering, Design, and Built Environment in collaboration with the Centre for Smart Modern Construction, Western Sydney University. This year’s conference theme is “Global Challenges in a Disrupted World: Smart, Sustainable and Resilient Approaches in the Built Environment”, and expects to publish over a hundred double-blind peer review papers under the proceedings

Measuring knowledge sharing processes through social network analysis within construction organisations

The construction industry is a knowledge intensive and information dependent industry. Organisations risk losing valuable knowledge, when the employees leave them. Therefore, construction organisations need to nurture opportunities to disseminate knowledge through strengthening knowledge-sharing networks. This study aimed at evaluating the formal and informal knowledge sharing methods in social networks within Australian construction organisations and identifying how knowledge sharing could be improved. Data were collected from two estimating teams in two case studies. The collected data through semi-structured interviews were analysed using UCINET, a Social Network Analysis (SNA) tool, and SNA measures. The findings revealed that one case study consisted of influencers, while the other demonstrated an optimal knowledge sharing structure in both formal and informal knowledge sharing methods. Social networks could vary based on the organisation as well as the individuals’ behaviour. Identifying networks with specific issues and taking steps to strengthen networks will enable to achieve optimum knowledge sharing processes. This research offers knowledge sharing good practices for construction organisations to optimise their knowledge sharing processes