Ladeanschluss für autonome Drohnenschwärme

Es wurde eine Methode entwickelt, mit der ein Schwarm von Hunderten kleiner batteriebetriebener Drohnen autonom von militärischen Missionen zum Aufladen zu unbemannten Bodenfahrzeugen (UGVs) zurückkehren kann. Es werden Algorithmen entwickelt, um die Routenplanung für mehrere Teams kleiner unbemannter Luft- und Bodenfahrzeuge zu ermöglichen. Dadurch werden die Reichweitenerweiterung und die Zeit im Einsatz optimiert.

Beim Einsatz eines Schwarms von Hunderten oder Tausenden von unbemannten Flugsystemen (UAS) hat jedes der Systeme mit aktuellen Batterietechnologien nur etwa 26 Minuten Zeit, um eine Flugmission durchzuführen und zu ihrem Zuhause zurückzukehren, bevor sie die Batterieleistung verlieren, also alle möglicherweise zur gleichen Zeit zurückkehren, um ihre Batterien austauschen zu lassen.

Soldaten müssten beispielsweise einige tausend Batterien auf Missionen mitnehmen, um dies zu ermöglichen, was logistisch überwältigend ist. Die Verwendung von schnell wiederaufladbaren Batterien und drahtlosen Energieübertragungstechnologien wird es mehreren kleinen UAS ermöglichen, unbemannte Bodenfahrzeuge zum drahtlosen Aufladen zu schweben, und dies erfordert keine Beteiligung von Soldaten.

Bei größeren Drohnen wird die Forschung die grundlegende Wissenschaft erforschen, die für die Entwicklung miniaturisierter Kraftstoffsensoren für zukünftige Hybrid-Elektroantriebssysteme mit mehreren Kraftstoffen erforderlich ist. Kraftstoffeigenschaftssensoren werden Soldaten, die kraftstoffbasierte Geräte bedienen, helfen, die Kraftstoffeigenschaft in Echtzeit für die Luft- und Bodenfahrzeuge der Armee zu messen. Dieses Wissen wird es dem Armeepersonal ermöglichen, katastrophale Ausfälle der Systeme zu verhindern und ihre Leistung und Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Der Kraftstoffsensor teilt dem Bediener mit, welche Art von Kraftstoff vom Kraftstofftank zum Motor gefördert wird. Dieses Eingangssignal kann verwendet werden, um den Motor intelligent anzuweisen, die Motorsteuerparameter entsprechend der Kraftstoffart anzupassen, um Ausfälle zu vermeiden. Diese Daten können auch verwendet werden, um Fehlerursachen zu finden, wenn eine Motorkomponente vorzeitig ausfällt.

Die aktuelle Forschung in der Entwicklung von Kraftstoffsensoren untersucht die Auswirkungen der Kraftstoffstruktur und -chemie auf die Zündung in zukünftigen Multi-Fuel-Drohnenmotoren, damit eine Echtzeitsteuerung implementiert werden kann. Dieses Projekt untersucht die zugrunde liegende Wissenschaft unter Verwendung fortschrittlicher Techniken, einschließlich spektroskopischer Diagnostik und datenwissenschaftlicher Analyse, um die Echtzeitsteuerung sowohl zu ermöglichen als auch zu beschleunigen.