Проблемы безопасности в многоагентных системах, таких как дроны и беспилотные автомобили, становятся все более актуальными. Недавние инциденты на шоу дронов продемонстрировали необходимость эффективного управления безопасностью в условиях большого скопления устройств. Инженеры MIT разработали новую методику, которая обещает улучшить управление безопасностью в таких системах.

Метод, получивший название GCBF+ (Graph Control Barrier Function), позволяет дронам и автомобилям адаптироваться к окружающей среде, обеспечивая безопасную навигацию. Вместо того чтобы полагаться на жесткие маршруты, система вычисляет адаптивные зоны безопасности для каждого устройства. Это позволяет дронам выбирать любые пути, оставаясь при этом в пределах безопасных границ.

Исследователи обучили небольшие дроны выполнять различные задачи, такие как смена положения в воздухе и посадка на движущиеся объекты. В симуляциях они доказали, что этот подход можно масштабировать до тысяч дронов. Это значит, что даже в больших системах устройства могут работать безопасно и эффективно.

Процесс проектирования безопасности в многоагентных системах обычно требует сложного планирования путей. Однако новая методика Массачусетского технологического института (MIT) позволяет значительно упростить этот процесс, сосредоточившись на небольшом количестве агентов, обученных безопасной навигации. Это делает систему более быстрой и менее ресурсоемкой.

Команда протестировала GCBF+ на восьми квадрокоптерах Crazyflies, которые демонстрировали успешную навигацию в реальном времени, избегая столкновений благодаря адаптивным зонам безопасности. Метод постоянно обновляет информацию о положении и скорости каждого дрона, позволяя системе быстро реагировать на изменения в окружающей среде.