Onderzoekers hebben een systeem ontwikkeld waarin meerdere autonome robotvoertuigen samenwerken om branden te blussen. Het project is uitgevoerd door Cyborg Dynamics Engineering in samenwerking met Griffith University en werd gefinancierd door de Queensland Defence Science Alliance. Een eerste proef met de technologie laat zien dat teams van robots in staat zijn om brandhaarden zelfstandig op te sporen en gezamenlijk te bestrijden.
Het onderzoek richt zich op het inzetten van onbemande grondvoertuigen (UGV’s) die zijn uitgerust met blusapparatuur en aangestuurd door kunstmatige intelligentie. Tijdens tests in gesimuleerde en hybride omgevingen werkte één fysiek voertuig samen met maximaal vier virtuele teamleden. Daarbij navigeerde de UGV langs obstakels en coördineerde hij met andere robots om meerdere gesimuleerde branden te blussen.
Volgens projectleider Zhe Hou behaalde het systeem in de proef een succespercentage van 99,67 procent bij het lokaliseren en doven van twee afzonderlijke branden. De robots werden getraind via een driedelig leerprogramma, waarbij ze stap voor stap vaardigheden ontwikkelden: van individuele navigatie tot gezamenlijke besluitvorming in complexe scenario’s.
De gebruikte methode is gebaseerd op multi-agent reinforcement learning, waarbij neurale netwerken fungeren als zelfstandige ‘agenten’. Deze agenten leren niet alleen hoe ze zich door een omgeving bewegen, maar ook hoe ze taken onderling verdelen. Zo kunnen robots zich automatisch opsplitsen om meerdere brandhaarden tegelijk aan te pakken. Volgens de onderzoekers verlaagt dit de cognitieve belasting voor menselijke operators en verhoogt het de veiligheid in noodsituaties.
Cyborg Dynamics Engineering heeft al ervaring met brandbestrijdingsrobots op Australische mijnlocaties. Deze voertuigen worden momenteel op afstand bestuurd door mensen. Algemeen directeur Ryan Marple stelt dat deze systemen effectief zijn gebleken bij het beperken van risico’s voor brandweerlieden en het beschermen van waardevolle infrastructuur. Het huidige onderzoek richt zich op het automatiseren van de besturing en het ontwikkelen van zwermgedrag, zodat meerdere robots zelfstandig kunnen samenwerken.
Volgens Marple bieden autonome zwermen voordelen ten opzichte van handmatige besturing, doordat ze gegevens uit verschillende sensoren combineren en sneller beslissingen kunnen nemen dan een menselijke operator die op afstand meekijkt. Dit maakt het mogelijk om adequater te reageren op snel veranderende situaties.
De onderzoekers zien ook toepassingen buiten de brandbestrijding op land. In toekomstig onderzoek willen zij de gebruikte AI-technieken toepassen op andere autonome systemen, zoals onderwater- en luchtvoertuigen, of op gemengde teams van verschillende typen robots. Daarnaast wordt gewerkt aan verdere verbetering van neurale netwerken en methoden om simulaties beter te laten aansluiten op de praktijk.
\
Beeld: Cyborg Dynamics Engineering
