Autonomes Drohnenschwarm-Ladesystem: Missionszeitverlängerung mit UGVs

Eine Methode wurde für einen Schwarm von hunderten kleiner batteriebetriebener Drohnen entwickelt, um autonom von Militäreinsätzen zu unbemannten Bodenfahrzeugen (UGVs) zurückzukehren und aufzuladen. Algorithmen werden entwickelt, um Routenplanung für mehrere Teams kleiner unbemannter Luft- und Bodenfahrzeuge zu ermöglichen. Dies wird die betriebliche Reichweitenverlängerung und Zeit auf Mission optimieren.

Beim Einsatz eines Schwarms von hunderten oder tausenden unbemannter Luftsysteme (UAS) hat jedes System mit aktuellen Batterietechnologien nur etwa 26 Minuten, um eine Flugmission durchzuführen und zu ihrer Basis zurückzukehren, bevor sie die Batterieleistung verlieren, was bedeutet, dass alle gleichzeitig zurückkehren könnten, um ihre Batterien austauschen zu lassen.

Soldaten müssten beispielsweise einige tausend Batterien auf Missionen mitführen, um dies zu ermöglichen, was logistisch überwältigend ist. Die Nutzung von Schnellladebatterien und drahtloser Energietransfertechnologien wird es mehreren kleinen UAS ermöglichen, um unbemannte Bodenfahrzeuge für drahtloses Laden zu schweben, ohne Soldateneinsatz.

Für größere Drohnen wird die Forschung die grundlegende Wissenschaft erforschen, die nötig ist, um miniaturisierte Kraftstoffsensoren für zukünftige Multi-Fuel-Hybrid-Elektro-Antriebssysteme zu entwickeln. Kraftstoffsensoren werden Soldaten helfen, die kraftstoffbasierte Geräte bedienen, die Kraftstoffeigenschaften in Echtzeit für die Luft- und Bodenfahrzeuge der Army zu messen. Dieses Wissen wird Army-Personal ermöglichen, katastrophale Systemausfälle zu verhindern und Leistung und Zuverlässigkeit zu steigern.

Der Kraftstoffsensor teilt dem Bediener mit, welcher Kraftstofftyp vom Tank zum Motor geliefert wird. Dieses Eingangssignal kann genutzt werden, um den Motor intelligent anzuweisen, Motorsteuerparameter gemäß dem Kraftstofftyp anzupassen, um Ausfälle zu vermeiden. Diese Daten können auch verwendet werden, um Ursachenausfälle zu finden, falls eine Motorkomponente vorzeitig versagt.

Aktuelle Forschung in der Kraftstoffsensorentwicklung untersucht die Auswirkungen von Kraftstoffstruktur und Chemie auf Zündung in zukünftigen Multi-Fuel-Drohnenmotoren, damit Echtzeitkontrolle implementiert werden kann. Dieses Projekt erforscht die zugrundeliegende Wissenschaft weiter mit fortgeschrittenen Techniken, einschließlich spektroskopischer Diagnostik und Data-Science-Analyse, um sowohl Echtzeitkontrolle zu ermöglichen als auch zu beschleunigen.