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Drohnen verbinden verstreute Geräte zur Schaffung von IoT-Netzwerken

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Drohnen könnten der Schlüssel zur Verbindung einer großen Anzahl von in der Umgebung verstreuten Geräten sein, um IoT-Netzwerke zu schaffen.

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Dies ist die Ansicht von Forschern der KAUST (King Abdullah University of Science and Technology, Saudi-Arabien), die gezeigt haben, dass Drohnen oder unbemannte Luftfahrzeuge (UAVs) effizient zwischen Clustern von IoT-Objekten fliegen können, um Daten zu sammeln.

"IoT-Netzwerke werden die Art und Weise revolutionieren, wie wir alles um uns herum überwachen, kontrollieren und mit allem kommunizieren", sagte Osama Bushnaq, ein Doktorand im Labor von Tareq Al Naffouri. Erntefelder könnten mit Sensoren gefüllt werden, die den Wasser- und Nährstoffgehalt überwachen. Die Forschung ist in IEEE Transactions on Wireless Communications ausführlich beschrieben.

"Um IoT-Netzwerke zu ermöglichen, wird eine große Anzahl kostengünstiger, selbstversorgter Sensoren benötigt", sagte Bushnaq in einer Erklärung. Die herkömmliche drahtlose Datenübertragung ist für diesen Zweck aufgrund der begrenzten Stromversorgung jedes einzelnen Sensors und der Komplexität der Verbindung so vieler Geräte ungeeignet.

Eine Alternative könnte das Versenden von UAVs zur Datenerfassung über eine Niedrigleistungs-Kurzstreckenübertragung sein, bei der die Datenaggregation von jedem einzelnen Sensor auf eine einzige Maschine übertragen wird, die zum Aufladen autonom zur Basis zurückkehren kann. Laut KAUST besteht die Herausforderung darin, den effizientesten Ansatz zur Datenerfassung zu berechnen, um die Einsatzzeit zu minimieren und die Produktivität zu maximieren.

Stellen Sie sich ein Feld vor, das zufällig mit IoT-Sensoren bedeckt ist, sagte Bushnaq. "Die Abdeckung eines kleinen Bereichs des Feldes an jedem Schwebeort verbessert die Kommunikation zwischen dem UAV und den Geräten und reduziert die Zeit der Datenaggregation", sagte er. Allerdings muss das UAV mehr Zeit für die Fahrt zwischen allen IoT-Geräten im Feld aufwenden. Die Minimierung der Gesamtmissionszeit beinhaltet die Optimierung des UAV-Abdeckungsbereichs, der Anzahl und des Standorts der schwebenden Standorte und des Weges des UAVs zwischen den einzelnen Standorten.

Das Team soll das Problem in Komponenten aufgeteilt haben. Für eine gegebene Anzahl von Schwebepositionen berechneten sie zunächst, wo die optimalen Schwebepositionen sein würden. Sie wendeten dann das so genannte 'Traveling Salesman'-Problem an, um die beste Route zwischen den Standorten zu ermitteln und die Datenübertragungsrate zu optimieren.

"Der Prozess wird für eine unterschiedliche Anzahl von Schwebeorten wiederholt, bis ein optimaler Kompromiss zwischen Schwebe- und Reisezeiten erreicht ist", sagte Bushnaq. Der Ansatz verkürzte die Missionszeit um bis zu 10 Mal für ein Feld von 100m2.

Das Team testet derzeit die Idee, UAVs mit IoT-Sensoren zur Feuererkennung einzusetzen. "Wir untersuchen, wie ein solches System für die Waldbranddetektion und den Kompromiss zwischen den Systemkosten und der Zuverlässigkeit der Branddetektion eingesetzt werden kann", sagte Al Naffouri.