Onderzoekers van de Technische Universiteit Delft (TU Delft) hebben een algoritme ontwikkeld waarmee meerdere autonome drones gezamenlijk zware ladingen kunnen vervoeren en controleren, zelfs onder wisselende en winderige omstandigheden. Het onderzoek, gepubliceerd in Science Robotics, biedt een oplossing voor een bekende beperking van bestaande dronetechnologie: een beperkte draagkracht en gevoeligheid voor omgevingsinvloeden.
Volgens hoofdonderzoeker Sihao Sun, robotspecialist aan de TU Delft, wordt de lading via kabels aan meerdere drones bevestigd. Hierdoor kunnen ze gezamenlijk zwaardere objecten tillen én stabiliseren, door voortdurend hun positie aan te passen. De drones werken samen om zowel het gewicht als de oriëntatie van de lading te beheersen – cruciaal voor nauwkeurige plaatsing in complexe of lastig bereikbare omgevingen, zoals bij windturbines op zee of bouwplaatsen in afgelegen gebieden.
De onderzoekers ontwikkelden een besturingsalgoritme dat snelle en flexibele coördinatie tussen de drones mogelijk maakt. Het systeem past zich aan veranderingen in de lading en externe krachten aan, zonder dat er sensoren op de lading zelf nodig zijn. Daardoor kunnen de drones snel reageren op plotselinge bewegingen of windvlagen.
In labtests gebruikten de onderzoekers tot vier speciaal gebouwde quadrotors om ladingen te vervoeren, terwijl ze obstakels en gesimuleerde wind trotseerden. In één experiment werd een basketball als bewegende lading ingezet om het dynamisch reactievermogen van de drones te testen. De drones vlogen volledig autonoom; ze hadden enkel een eindbestemming nodig en bepaalden zelf hun route, waarbij ze obstakels omzeilden en zich aanpasten aan de omstandigheden.
Vooralsnog maken de tests gebruik van externe motion-capture systemen voor plaatsbepaling binnenshuis, wat de directe toepasbaarheid buitenshuis beperkt. Het TU Delft-team werkt aan aanpassingen voor gebruik in het veld, met mogelijke toepassingen in onder meer zoek- en reddingsoperaties, transport in de landbouw en bouwprojecten in moeilijk toegankelijke gebieden.
Foto credit Sihao Sun
