运用于无人机上的模块化和局部算法检测外来入侵设备

最近，包括亚马逊，阿里巴巴和多米诺在内的众多知名公司一直在测试无人机（通常称为无人机）的使用，以向世界各地的人们提供包裹或食品。一些城市规划者现在开始考虑将无人机用于智能城市的设计，例如通过合并所谓的无人机飞行区和无人机高速公路。然而，无人机的广泛采用带来了许多安全风险。因此，应充分监控他们的行为动态和移动性，以便检测并迅速响应入侵者，流氓无人机和恶意无人机。

“未来几年，成千上万的无人机将迎来天空，以实现食品和包裹递送，监控和维护等各种服务，”进行这项研究的研究人员之一Matthias Brust告诉Tech Xplore。“现在，许多城市正在努力建立指定的无人机飞行区。然而，大量无人机的部署伴随着风险和安全问题，特别是因为无人机的速度，灵活性和自主性。我们的研究侧重于这个问题无人机防御系统如何快速自主地对付进入飞行区的粗糙或恶意无人机，并采取适当的对策。“ 为了解决与无人机相关的安全问题，Brust和他的同事开发了一种新的防御系统，可以拦截和护送飞行区外的恶意或无赖无人机。他们的系统由一群无人机组成，可以在探测到入侵者，追逐入侵者并中和威胁时自动组织其防御阵型。

“我们开发了一种模块化和局部算法，它运行在每个无人机上，使其能够根据其相邻无人机的状态自主做出正确的决定 - 形成一个所谓的”智能蜂群“无人机，”Brust解释道。“在初步部署和检测入侵者后，防御无人机构成了一个自组织网络，并通过本地封装算法将其与环境隔离，以便将其从飞行区护送，从而拦截入侵者。”

研究人员开发了一种新的自动平衡聚类过程，确保无人机群体以有效的形式排列，以拦截和捕获流氓无人机。一旦捕获，群组就可以安全地护送飞行区外的恶意车辆。“最具挑战性的任务是开发一种不需要全系统共识才能运行的本地算法，”Brust说。“此外，我们需要确保每架无人机能够在适当的时刻切换到正确的防御机动阶段。我们采用模块化设计解决了这个问题，为捕捉和护航编队创造了平衡的全群拦截结构“。研究人员采用完全本地化的方法，采用模块化设计，包括五个阶段：部署，聚类，编队，追逐和护送。使用原型UAV模拟器的测试表明，该系统是可行的，可以抵抗通信损失，并且始终如一地运行良好。

“与集中式方法相比，本地方法对于实际应用特别有意义，”Brust说。“所提议的方法也具有高度可扩展性，这使其成为各种应用程序的一个非常有趣的候选者。” 将来，Brust及其同事设计的创新防御系统有助于提高无人机的安全性，因为它们得到了广泛采用。在成功完成初步评估和模拟后，研究人员即将在现实世界中测试他们的防御系统。

“在算法开发和验证研究之后，我们现在正在将无人机防御系统部署在真正的无人机上进行现场测试，”Brust说。

算法模块化机上检测

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