Model Predictive Supervisory Control for Hierarchical and Distributed UAS Traffic Management

تزداد السماء فوق مدننا ازدحاماً، ليس بالطيور، بل بطائرات صغيرة ذاتية القيادة مصممة لتوصيل الطرود، وفحص البنية التحتية، وتقديم خدمات الطوارئ. ومع انتقال هذه المركبات غير المأهولة من التجارب العسكرية والأكاديمية إلى الخدمات اللوجستية اليومية، فإنها تواجه مشكلة جوهرية: وهي أن المجال الجوي منخفض الارتفاع يمثل عنق زجاجة مادياً مشتركاً. وخلافاً للطرق السريعة حيث يمكن للسيارات ببساطة تغيير مساراتها، يتطلب الهواء تنسيقاً دقيقاً لمنع الاصطدامات، وضمان عدم إشغال طائرتين بدون طيار لنفس المساحة في الوقت نفسه، وإدارة الموارد المحدودة مثل محطات الشحن. ينتمي هذا التحدي إلى مجال إدارة حركة المرور للأنظمة غير المأهولة، وهو تخصص يمزج بين منطق علوم الحاسوب والقيود الفيزيائية للطيران. ويعتمد هذا العمل في جوهره على فكرتين متمايزتين ولكن متكاملتين؛ الأولى هي طريقة "التحكم الإشرافي"، التي تعمل مثل شرطي مرور صارم، حيث تحدد قواعد الطريق المطلقة لضمان السلامة ومنع حالات "الجمود" (deadlocks) حيث تظل المركبات عالقة في انتظار بعضها البعض للأبد. والثانية هي "التحكم التنبؤي"، وهي استراتيجية حيث تنظر كل مركبة للأمام بضع خطوات لاختيار المسار الأكثر كفاءة، مع موازنة عوامل مثل عمر البطارية ووقت التسليم. والسؤال الذي طالما صارع الباحثون للإجابة عليه هو كيفية الجمع بين هذين النهجين لأسطول كبير من الطائرات بدون طيار دون إنشاء نظام حاسوبي شديد التعقيد بحيث لا يمكن تشغيله في الوقت الفعلي.

في دراسة حديثة، اقترح باحثون من الاتحاد الفيدرالي في ميناس جيرايس بالبرازيل حلاً يسد هذه الفجوة، من خلال إنشاء إطار عمل أطلقوا عليه اسم "التحكم الإشرافي التنبؤي بالنموذج" (Model Predictive Supervisory Control). لقد صمموا نظاماً يسم يسمح لمجموعة كبيرة من الطائرات بدون طيار بالعمل بأمان في بيئة حضرية مزدحمة عبر الفصل بين مهمة "الحفاظ على سلامة الجميع" ومهمة "إيجاد أفضل مسار". تخيل مدينة حيث ترسم سلطة مركزية حدود كل شارع وتقاطع، وتعلن أي المسارات مفتوحة وأيها مغلقة لمنع الحوادث. هذه السلطة لا تخبر كل سائق بالضبط أي منعطف يجب أن يتخذه؛ بل تكتفي ببساطة بمنع التحركات الخطرة. ثم يقوم كل سائق، لعلمه بالقواعد، بالنظر إلى الخريطة واختيار المسار الأسرع والأكثر كفاءة في استهلاك الوقود للوصول إلى وجهته مع البقاء ضمن تلك الحدود الآمنة. هكذا يعمل النظام الجديد تماماً. حيث يقوم متحكم مركزي، يعمل كمشرف، بمراقبة الأسطول بأك وللمجال الجوي المشترك. ويستخدم نموذجاً رياضياً لتحديد أي التحركات قد تسبب اصطداماً أو تنتهك قاعدة ما، مثل دخول منطقة محظورة أو محاولة الهبوط في محطة شحن ممتلئة بالفعل. ثم يقوم ببث قائمة من "التحركات المحظورة" إلى كل طائرة بدون طيار في الأسطول.

تتلقى كل طائرة بدون طيار هذه القائمة وتستخدم حاسوبها الخاص الموجود على متنها لحل مشكلة تحسين قصيرة المدى. فهي تنظر إلى موقعها الحالي، ومستوى بطاريتها، ومهمتها الموكلة إليها، ثم تحسب تسلسل التحركات الذي سيوصلها إلى هدفها بأقل قدر من الوقت والطاقة، مع تجنب التحركات المدرجة في القائمة المحظورة بدقة. وبمجرد أن تنفذ الطائرة أول حركة في ذلك التسلسل، تتكرر العملية. ترسل الطائرة موقعها الجديد إلى المشرف المركزي، ويقوم المشرف بتحديث قائمة التحركات المحظورة بناءً على الواقع الجديد، وتقوم الطائرة بالتخطيط لخطوتها التالية. تتكرر هذه الدورة باستمرار، مما يسم يسمح للأسطول بالتكيف فوراً مع التغييرات، مثل طلب توصيل جديد أو تحذير مفاجئ بشأن البطارية. اختبر الباحثون هذا النظام في بيئة حضرية محاكية باستخدام منصة برمجية قياسية للروبوتات. وقد أنشأوا سيناريوهين: اختبار أصغر بطائرتين بدون طيار تتنقلان في خريطة بسيطة مكونة من تسع عقد، واختبار أكبر وأكثر تعقيداً بأربع طائرات بدون طأر تتنقل في خريطة مكونة من تسع عشرة عقدة عبر طبقتين مختلفتين من الارتفاع.

أظهرت نتائج هذه المحاكاة أن هذا النهج الهرمي يحل مشكلة التعقيد التي عرقلت المحاولات السابقة. فعندما حاول الباحثون بناء نموذج حاسوبي واحد شامل يدير الأسطول بأكمله في آن واحد — وهي طريقة تُعرف باسم "التوليف الأحادي" (monolithic synthesis) — أصبح النظام مثقلاً بالأعباء. ففي سيناريو الطائرتين الصغير، تطلب النموذج الواحد ما يقرب من 445,000 حالة داخلية لوصف كل توليفة ممكنة من المواقع والأفعال، وهو رقم كان سينمو بشكل انفجاري إذا تمت إضافة المزيد من الطائرات. وفي المقابل، قلل النظام الهرمي الجديد من تعقيد المشرف إلى 570 حالة فقط، وهو تقليل بنحو 780 ضعفاً. هذا التبسيط الهائل يعني أن النظام يمكنه العمل بكفاءة دون الحاجة إلى حواسيب فائقة القدرة. وفي سيناريو الطائرات الأربع الأكبر، نجح النظام في إتمام خمس من أصل ست مهام محددة، بمتوسط زمن مهمة قدره 44.42 ثانية ومعدل إنتاجية بلغ 2.46 مهمة في الدقيقة. وكان على المشرف المركزي حظر متوسط 19.28 حركة في كل خطوة زمنية للحفاظ على السلامة، مما يثبت أن النظام كان يدير الصراعات بنشاط بدلاً من ترك الطائرات تطير بحرية.

تؤكد الدراسة أن فصل قواعد السلامة العالمية عن اتخاذ القرار المحلي يسمح بحل قابل للتوسع. فالمشرف المركزي لا يحتاج لمعرفة التفاصيل المحددة لكل طائرة من حيث البطارية أو الحمولة؛ بل يحتاج فقط لتتبع إشغال المجال الجوي وتوافر الموارد المشتركة. وبدورها، الطائرات حرة في تحسين مساراتها الخاصة طالما أنها تحترم الحدود التي وضعها المشرف. يضمن هذا الهيكل بقاء النظام آمناً وغير قابل للانسداد، مما يعني عدم بقاء أي طائرة عالقة في وضع لا تستطيع فيه التحرك للأمام أو الخلف. ووجد الباحثون أنه حتى مع زيادة عدد الطائرات وتعقيد المجال الجوي، حافظ النظام على قدرته على تنسيق الأسطول دون اصطدامات أو تأخيرات. يشير هذا العمل إلى أن هذه الطريقة تمثل مساراً قابلاً للتطبيق لمستقبل التنقل الجوي الحضري، حيث قد تتشارك آلاف المركبات يوماً ما في نفس الممرات منخفضة الارتفاع. ومن خلال استخدام إطار عمل يجمع بين فرض قواعد السلامة الصارمة والتحسين المحلي المرن، أظهر الباحثون أنه من الممكن إدارة نظام معقد متعدد الوكلاء بطريقة تتسم بالكفاءة الحسابية والمتانة التشغيلية. وتخلص الدراسة إلى أنه بينما يتم التحقق من صحة النظام حالياً من خلال المحاكاة، فإن المبادئ الراسخة تقدم أساساً ملموساً لتطوير أنظمة إدارة حركة المرور في العالم الحقيقي التي يمكنها التعامل مع المتطلبات الديناميكية لسماء المدينة المزدحمة.