En el pasado, los pilotos humanos han podido superar con éxito a los sistemas autónomos cuando se trata de volar drones. Sin embargo, un grupo de investigación de la Universidad de Zúrich (UZH) ha desarrollado un algoritmo que está cambiando esta dinámica.
Se requiere que los drones sean rápidos dada la duración limitada de su batería. Esto significa que deben realizar tareas en el menor tiempo posible, incluidas misiones de búsqueda y rescate, inspecciones de edificios o entregas. Esto a menudo requiere que los drones se muevan a través de una serie de puntos de referencia, como ventanas, habitaciones, espacios pequeños u otras ubicaciones específicas. Al volar a través de estos puntos de ruta, los drones descubren la mejor trayectoria y aceleración o desaceleración en cada punto.
El algoritmo del equipo
El algoritmo del equipo de investigación es capaz de encontrar la trayectoria más rápida para guiar un quadrotor, que es un dron que posee cuatro hélices, a través de una serie de puntos de referencia en un circuito.
Davide Scaramuzza lidera el Grupo de Robótica y Percepción en UZH y el Gran Desafío de Rescate de NCCR Robotics, que fue responsable de financiar el investigar.
“Nuestro dron superó la vuelta más rápida de dos pilotos humanos de clase mundial en una pista de carreras experimental”, dice Scaramuzza. “La novedad del algoritmo es que es el primero en generar trayectorias óptimas en el tiempo que consideran completamente las limitaciones de los drones”.
El trabajo previo en esta área se centró en las simplificaciones del sistema quadrotor o la descripción de la trayectoria de vuelo, que eran factores limitantes.
Phillip Foehn es estudiante de doctorado y primer autor del artículo.
“La idea clave es que, en lugar de asignar secciones de la ruta de vuelo a puntos de ruta específicos, nuestro algoritmo simplemente le dice al dron que pase por todos los puntos de ruta, pero no cómo ni cuándo hacerlo”, dice Foehn.
Probando el nuevo algoritmo
Para probar el nuevo sistema, el equipo puso el algoritmo y dos pilotos humanos uno contra el otro, volando el mismo quadrotor a través de un circuito de carreras. Confiaron en cámaras externas para capturar el movimiento de los drones. Con el dron autónomo, esas cámaras proporcionaron información en tiempo real al algoritmo, como la ubicación del dron en un momento dado.
Para crear un sistema más justo, los investigadores permitieron que los pilotos humanos entrenaran en el circuito antes de la carrera. A pesar de todo este entrenamiento, el algoritmo aún ganó y todas sus vueltas fueron más rápidas que las humanas. El algoritmo también funcionó de manera más consistente que el humano. Después de encontrar la mejor trayectoria, pudo reproducirla repetidamente, lo que los humanos no pudieron hacer.
Los investigadores deben crear un dron menos exigente desde el punto de vista computacional si se quiere convertirlo en aplicaciones comerciales. El sistema actual requiere hasta una hora para que la computadora calcule la trayectoria óptima de tiempo para el evento, y se basa en cámaras externas para calcular su ubicación en cualquier momento. Los científicos ahora quieren explorar las cámaras a bordo.
Incluso con estos avances necesarios, el hecho de que el dron autónomo pueda volar más rápido que el humano es un desarrollo crucial.
“Este algoritmo puede tener grandes aplicaciones en la entrega de paquetes con drones, inspección, búsqueda y rescate, y más”, dice Scaramuzza.