Daudzaģentu kustības simulācijas 3D vidē konfigurāciju maiņai dronu šovos

Abstract

Pētījums ‘Daudzaģentu Kustības Simulācijas 3D Vidē Konfigurāciju Maiņai Dronu Šovos’ izvirza hipotēzi: pārvietojuma šķēršļa ‘Velocity Obstacle’ un ‘Hungarian algorithm’ pamat metožu apvienojums var kalpot par bāzi efektīvākam Kustības Simulācijas algoritmam kā autoram pieejamā slēgta koda programmatūra, kas tiek aktīvi pielietota Dronu Šovu Konfigurācijas maiņu kalkulēšanai. Lai pārbaudītu doto hipotēzi autors izstrādā savu simulācijas sistēmu un to izvieto Amazon web servisa bezservera arhitektūrā kas tiek savienota ar dizaineru programmatūru ‘Blender’. Simulācijas sistēmas tiek salīdzinātas īsta šova izstrādē ,kas izlidoja ASV 5. Martā 2024. Gadā, 7 pāreju kalkulēšanā un atsevišķos 5 dažādu aģentu skaita testos ģeometrisko figūru Konfigurāciju Maiņai, lai salīdzinātu kā sistēmas reaģē uz dronu skaita pieaugumu. Apkopojot testēšanas rezultātus tika secināts, ka hipotēze apstiprinājās, jo rezultāti uzradīja statistiski nozīmīgu uzlabojumu jaunizstrādātāj sistēmaj pār salīdzināmo simulācijas sistēmu. Uzlabojumi bija novēroti gan simulēto trajektoriju laika ietaupījumam, gan arī minimālo distanču ievērošanā. Jāpiebilst, ka tika atklātas arī jaunās sistēmas nepilnības, kas saistītas ar pirms piezemēšanās procedūru, kur ir nepieciešami uzlabojumi, kā arī netika vērtēti alternatīvi aģentu ierobežojumu iestatījumi, tādēļ nevar teikt ka jaunā sistēma vienmēr, visos gadījumos, būs efektīvāka par salīdzināmo sistēmu, taču to var teikt par visbiežāk pielietojamo ierobežojumu konfigurāciju. Netika ievākti un vērtēti kvalitatīvie dati saistībā ar sistēmas pielietošanas ērtību, taču bija izteikts arguments, ka jaunā sistēma varētu būt ērtāka, jo tā ir tieši integrēta ar dizaineru programmatūru atšķirībā no salīdzināmās programmatūras kas ir nošķirta atsevišķa aplikācija. Atslēgas vārdi: dronu šovi, daudzaģentu kustības simulācijas, ‘Hungarian’ algoritms, pārvietojuma šķērslis, dronu šovu drošība

This bachelor thesis by Ēriks Rasolovs, titled "Multi-Agent Movement Simulations in 3D Space for Changing Formation in Drone Shows," delves into the development and evaluation of a novel multi-agent simulation system (DTS) for drone light shows. Aimed to prove its effectiveness in comparison to currently employed Comparative Transition System (CTS), this research pivots around the integration of the Hungarian algorithm with Reciprocal Velocity Obstacle (RVO) techniques to facilitate more efficient trajectory calculation and formation changes. Problem: The thesis identifies a gap in the preflight simulation phase of drone show design, where proprietary algorithms calculate trajectory, constraining efficiency, and customization. This work hypothesizes that a system integrating the Hungarian algorithm with Reciprocal Velocity Obstacle (RVO) techniques is more efficient than the current comparative system utilized within the industry. Purpose: The study aims to develop a basis for superior algorithm that enables seamless and efficient formation transitions by integrating full-stack architecture with designers’ software - Blender, thereby enhancing the spectacle and safety of drone light shows. Methods: Through a comparative analysis involving two primary testing methodologies—a real drone show case study and geometric shape morph transitions—the research evaluates the DTS against the existing CTS. The assessment focuses on critical performance metrics such as transition times, adherence to safety distances, and scalability. Results: The findings demonstrate the DTS system’s superior performance in most evaluated aspects, notably in transition efficiency and adherence to safety protocols, suggesting a potential for more effective algorithm basis. However, the DTS system exhibits limitations during landing procedures and in scenarios involving less common flight constraint configurations. Benefits: The research highlights the DTS system's ability to provide more efficient and safer drone show performances, pointing towards significant improvements in the planning and execution of drone light shows. Additionally, significant work was done to integrate DTS into show designer work environment. Limitations: The study acknowledges the DTS system's current inadequacies in landing procedures and the absence of robust testing across various speed constraints and operational configurations. Moreover, no appropriate testing has been done to assess designers’ interaction with the system interface. Future Work: Suggested directions for future research include optimizing the landing procedure, expanding the system’s testing across diverse operational scenarios, and enhancing the system's interface for improved user accessibility and efficiency. Practical Significance: The thesis underscores the DTS system's practical application, evidenced by its successful deployment in a case study, which signifies a promising advancement for the drone light show industry amidst growing demand for aerial displays. Keywords: drone light shows, multi-agent simulations, Hungarian algorithm, velocity obstacle, drone show safety