implementation of a wireless mesh network of ultra light mavs with dynamic routing

Implementation of a Wireless Mesh Network of UltraLight MAVs with Dynamic Routing

Alberto Jimenez-Pacheco

Laboratory of Mobile Communications, EPFL, [email protected]

Globecom Wi-UAV Workshop 2012Anaheim, December 7th 2012

Joint work with: Denia Bouhired, Yannick Gasser, Jean-Christophe Zufferey,

Dario Floreano and Bixio [email protected] (EPFL) SMAVNET Aneheim, Dec. 7th 2012 1 / 17

Outline

1 Introduction

2 Flying Platform

3 Communication Systems and Dynamic Routing

4 Experimental results

5 Conclusions and future work

[email protected] (EPFL) SMAVNET Aneheim, Dec. 7th 2012 2 / 17

Introduction

SMAVNET: Swarm Micro Air Vehicle NETwork

Framework: Swarming network of unmanned micro air vehicles fordeployment in outdoor areas and challenging terrain:

Disaster areas of difficult accessUrban environments

⇒ Fast deployment + high maneuverability + no pre-existinginfrastructure

Goal: To improve the wireless communications

Extend communication rangeAvoid obstacles (nLOS communication)

Challenge: system must cope with

Fast variability of the wireless channelHigh mobility of the MAVs

Proposed solution: WiFi + dynamic routing with OLSR (with linkquality extensions)

Introduction

Flying Platform

Built on expanded poly-propylene

Total weight ≈ 450 gVery small inertiaSafe for third parties

Payload ≈ 150 gTight constraints forcommunication equipment:weight, power consumption,computing power

Propelled by DC electrical motor inthe rear end

Elevons: two control surfaces thatserve as combined ailerons andelevators

LiPo battery (≈ 60 min autonomy)

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WiFi module computer autopilot

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distance from base [m]

conservativecommunication

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motor and propeller

battery

elevons

autopilot & embedded PC

pitot tube

wifi card

Drone cruise speed ≈ 10 m/s

Can operate in light breeze,with wind speeds up to 7 m/s

Flying Platform

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battery

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pitot tube

wifi card

Flying Platform

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range of 135m

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motor and propeller

battery

elevons

pitot tube

wifi card

Flying Platform

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−200 0 200−300

−200

−100

0 50 100 150 200 2500

range of 135m

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motor and propeller

battery

elevons

pitot tube

wifi card

Flying Platform

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−200 0 200−300

−200

−100

0 50 100 150 200 2500

range of 135m

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motor and propeller

battery

elevons

pitot tube

wifi card

Flying Platform

Flying Platform: Electronic Systems

Two electronic subsystems integrated in the EPP body (surrounded withprotective foam):

Autopilot

Uses a dedicated DSP to implement flight control strategies

Integrates a GPS unit, pressure sensors and inertial sensors

It enables autonomous take-off, followed by way-point navigation atpreset altitudes, and autonomous landing

Embedded Computer

Responsible for mission control: data logging, WiFi communications,camera control, etc

Gumstix Overo-Tide COM (Computer on Module)

ARM arch @720 MHz, OS Angstrom Linux, 4.3 g, 58× 17× 4.2 mm

Flying Platform

Autopilot

Embedded Computer

Flying Platform

Autopilot

Embedded Computer

Flying Platform

Autopilot

Embedded Computer

Communication Systems and Dynamic Routing

Communication Systems

Control Link

Point-to-multipoint topology

Navigation instructions from control ground station to each MAV

Based on an XBee Pro radio (IEEE 802.15.4)

ISM Band 2.4 GHz (channel bandwidth = 5 MHz)

Long range (1.6 Km), limited delay, high reliability, small bandwidth(max 250 Kbps)

Data Link

Mesh topology (multi-hop, relaying, ferrying)

Based on WiFi (IEEE 802.11)

ISM Bands, 2.4 GHz and 5 GHz (channel bandwidth = 20/40 MHz)

Higher data rates, required for multimedia applications

But reduced communication range (≈ 400 m in free space)[email protected] (EPFL) SMAVNET Aneheim, Dec. 7th 2012 6 / 17

Control Link

Data Link

Control Link

Data Link

IEEE 802.11 WiFi communications

Operate in the freely usable ISM bands

Inexpensive COTS components

Reduced weight, dimensions and power consumption

Support for ad-hoc mode

Designed for indoor, static environments (low Doppler)

Limited Linux support

Ad-hoc mode offers no support for routing

Overcome by using routing protocols on top of the WiFi stack

Operate in the freely usable ISM bands

Inexpensive COTS components

Reduced weight, dimensions and power consumption

Support for ad-hoc mode

Designed for indoor, static environments (low Doppler)

Limited Linux support

Ad-hoc mode offers no support for routing

Overcome by using routing protocols on top of the WiFi stack

Optimal Link State Routing (OLSR)

Why OLSR for dynamic routing?

Proactive algorithm (continously maintain routes to all destinations)

High mobility of the MAVs, rapidly changing channel

Operates at OSI layer 3 (MAC and PHY agnostic protocol)

No need to modify driversDaemon modifies kernel routing tables in a transparent wayEasier to simulate (ns2, core, etc)

compared to routing protocols operating at OSI layer 2

OLSRd is an open source project under a BSD-style licence

How does it work?

HELLO packets: periodically broadcast for link quality sensing

Each node builds list of neighbours and associated link qualities

TC (Topology control) messages: used by nodes to declare their listof neighbours

Propagate topology information of the network to all member nodesUsed special nodes MPR (Multi-Point Relays) to forward control trafficintended for diffusion in the entire network

Dijkstra’s algorithm to select minimum cost routes

Every node keeps a table with the next hop for the routes to all othernodes in the network

Topology database must be kept synchronised accross the network!

How does it work?

ETX Metric (Expected Transmission Count)

ETX : expected number of MAC layer transmission needed tosuccessfully deliver a packet over a link

LQ (Link Quality): fraction of HELLO packets correctly received froma neighbour in a sliding time windowNLQ (Neighbour Link Quality): probability that a HELLO messagethat we send is correctly received by that neighbourRoundtrip: p = LQ × NLQ : transmission successfully received andcorrectly acknowledgedNumber of trials before successful transmission: geometric RV withparameter p and mean

ETX = 1/(LQ × NLQ)

For multi-hop routes, the aggregate ETX is the sum of the ETX ofeach link in the route

Minimizing aggregate ETX ≡ Find routes of maximum throughput

ETX = 1/(LQ × NLQ)

OLSR for MANETs

OLSRd does not specifically take into account the mobility of thenodes

But if it is configured to propagate route metrics quickly, then ETXwill choose good routes in spite of mobility

Configuration parameters should be tuned according to node speedand expected mobility patterns

HELLO intervalTC intervalAgeing parameter

Fundamental trade-off:accuracy of link measurements ⇔ responsiveness to mobility

OLSR for MANETs

Experimental results

Experimental results - Throughput vs Distance

1-hop scenario

0 200 400 600 800

Distance [m]

Theoretical Max 13 Mbps

Fixed ground station and one MAV thatflies back and forth in straight line

2-hop scenario

0 200 400 600 800

Distance [m]

Theoretical Max 6.5 Mbps

Relay MAV describes circular waypointcentered halfway between ground stationand destination MAV.Relaying enforced

⇒ Max throughput halved, but extended range

Experimental results - Throughput vs Distance

1-hop scenario

0 200 400 600 800

Distance [m]

Theoretical Max 13 Mbps

Fixed ground station and one MAV thatflies back and forth in straight line

2-hop scenario

0 200 400 600 800

Distance [m]

Theoretical Max 6.5 Mbps

Relay MAV describes circular waypointcentered halfway between ground stationand destination MAV.Relaying enforced

⇒ Max throughput halved, but extended range

Experimental results - Throughput vs Trajectory

1-hop scenario

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800-100

X distance [m]

Data rate

Trajectory

Direction of travel

Ground station at origin of coordinates

Several circular waypoints of radius 50 m

Center in straight line, progressively further fromground station

Diameter of blue data points ∝ throughput

Orientation of the MAVaffects performance

Short range (d < 300 m):little sensitivity toorientation

Long-range (d > 450 m):lost connection

Mid-range(300 < d < 450m):inbound rate higher thanoutbound rate

Motor/electronics shadowcommunication path?

1-hop scenario

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800-100

X distance [m]

Data rate

Trajectory

Direction of travel

1-hop scenario

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800-100

X distance [m]

Data rate

Trajectory

Direction of travel

1-hop scenario

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800-100

X distance [m]

Data rate

Trajectory

Direction of travel

1-hop scenario

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800-100

X distance [m]

Data rate

Trajectory

Direction of travel

1-hop scenario

-100 0 100 200 300 400 500 600 700 800-100

X distance [m]

Data rate

Trajectory

Direction of travel

Experimental results - Relay status

3 nodes, dynamic routing with OLSRd.Relay status and trajectory followed by destination MAV

-200 0 200 400 600 800 1000-100

X distance [m]

Relay status

Two-hops communicationOne-hop communication

Direction of travel

Relaying MAV describes circular way-pounts, radius50m, center half-way between ground station andthat of way-points described by destination MAV

Short range(d < 400 m):strong 1-hopconnection

Long range(d > 600 m),outbound: stable2-hop connection

Mid-range (400 <d < 600 m): jitteryrelay status,sensitive toorientation

-200 0 200 400 600 800 1000-100

X distance [m]

Relay status

Direction of travel

-200 0 200 400 600 800 1000-100

X distance [m]

Relay status

Direction of travel

-200 0 200 400 600 800 1000-100

X distance [m]

Relay status

Direction of travel

Conclusions and future work

Conclusions

Designed single-frequency MANET of ultra-light MAVs and groundnodes

ISM band, standard technologies, COTS components, open sourcesoftware

Ideal for economic, quick, temporary deployment - anywhere

Demonstrate feasibility of using dynamic routing with OLSRd to copewith the high mobility of the MAVs and harsh wireless channel

Characterised the effects of distance and aircraft orientation onend-to-end achievable throughput and routing decisions

Multi-hop to extend range (and/or reliability), data rate reduced byeach additional relayNot only distance but orientation impact performance (unless MAVsare within short range)

Conclusions

Future work

Need to optimize antenna placement for more uniform behaviour

Costly and time-consuming experimental testing

Need to combine with simulation/modelling toolsCurrent work: Flight simulator + Network simulator (CORE/EMANE)Evaluate and compare diverse routing protocols (BABEL,802.11s/HWMP)

Exploit interface between autopilot and embedded computer

Integrate GPS position into routing decisionsGuide flight decision/node placement based on communication needsEnable ferrying in sparse networks

Future work

Thank you

Thank you for your attention!

Questions?

Extra Slides

WiFi card - Sparklan WUBR507N

Multi standard (802.11 a/b/g/n), dual-band model (Ralink chipset)

Very flexible Linux driver, access to detailed PHY configuration

65×25×2 mm, 7 g ⇒ minimal impact on aerodynamics

Configuration

Driven by robustness

802.11n in 5 GHz band, MIMO with 2 antennas (Alamouti, no BLAST)

MCS (Modulation and Coding Scheme): QPSK, 13 Mb/s (fixed, data rateswitching disabled), rate 1/2 channel coding, long GI

“Greenfield” mode - all nodes in the network operate in 802.11n(and with exactly same settings)

WiFi card - Sparklan WUBR507N

Multi standard (802.11 a/b/g/n), dual-band model (Ralink chipset)

Very flexible Linux driver, access to detailed PHY configuration

65×25×2 mm, 7 g ⇒ minimal impact on aerodynamics

Configuration

Driven by robustness

802.11n in 5 GHz band, MIMO with 2 antennas (Alamouti, no BLAST)

MCS (Modulation and Coding Scheme): QPSK, 13 Mb/s (fixed, data rateswitching disabled), rate 1/2 channel coding, long GI

“Greenfield” mode - all nodes in the network operate in 802.11n(and with exactly same settings)

Intra- and Inter-flow interference

Two communication flows:S1→ D1 and S2→ D2

Intra-flow: S1→ X1 andX2→ D1, or X1→ X2,but not bothsimultaneously

Inter-flow: X1→ X2 orX3→ X4, but not bothsimultaneously

Nodes contend for bandwidth with:

Other nodes in the same communication path

Nodes in geographic proximity belonging toother paths

Intra-flow interference reduces the throughput

with every node added in multi-hop chain ⇒Can be avoided using multiple wireless

interfaces on each node (multi-frequency

network)

Increased weight, reduced autonomy ofMAVsComplicate optimization of dynamicrouting

Interflow interference: routing protocol needsgeographic information to avoid it

network)

Pros and Cons of the ETX metric

Advantages

Maximize throughput taking into account packet loss of the links

Handles asymmetric links

Accounts for Intra-flow interference

Summation of ETX in multi-hop routes reflects that a relay cannotreceive data from previous hop and forward it to next at the same time

Decreases energy consumed per packet

Criticism

ETX does not consider that links may have different PHY rates

Corrected by ETT metric (Expected Transmission Time)

ETX estimations use single (small) size for the probe packets

May lead to inaccurate metric estimation for bigger data packets

Cannot account for inter-flow interference

Advantages

Criticism

Advantages

Criticism

Advantages

Criticism

Advantages

Criticism

Advantages

Criticism

Advantages

Criticism

Thank you

Thank you for your attention!

Questions?

implementation of a wireless mesh network of ultra light mavs with dynamic routing

Documents