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– Por primera vez, un quadcopter volador autónomo superó a dos humanos en una carrera de pilotos de drones profesionales. El éxito se basa en un nuevo algoritmo desarrollado por investigadores de la Universidad de Zúrich. Calcula la trayectoria ideal y tiene en cuenta los límites del dron.
Cortesía de la Universidad de Zúrich UZH: Los drones deben ser rápidos para que se puedan utilizar de forma eficaz. Debido a la duración limitada de la batería, tienen que realizar todas las tareas, como encontrar sobrevivientes en un área de desastre, inspeccionar un edificio o entregar bienes, todo en un momento. Empiezan diferentes waypoints o inspeccionan determinados lugares y tienen que elegir la mejor trayectoria cada vez y la aceleración correcta.
El algoritmo supera a los pilotos profesionales
Los mejores pilotos de drones humanos lo hacen muy bien en tales maniobras y tienen sistemas de carreras de drones autónomos que siempre han sido superados. Ahora, un grupo de investigación de la Universidad de Zúrich (UZH) ha desarrollado un algoritmo que puede encontrar la ruta de vuelo más rápida, para un quadrotor: un dron con cuatro hélices, a través de varios waypoints en un recorrido redondo. “Nuestro dron ha volado la vuelta más rápida y tiene dos pilotos de clase mundial derrotados en una pista experimental”, dice Davide Scaramuzza, quien dirige el Grupo de Robótica y Percepción en UZH y Grand Rescue Robotics.
Desafío de NCCR Robotics, que financió la investigación.
“Este algoritmo es el primero en generar las trayectorias más rápidas posibles y, al mismo tiempo, realmente tiene en cuenta los límites del dron”, dice Scaramuzza.
El trabajo anterior se simplificó tanto en el modelo quadrotor como en la representación de la trayectoria de vuelo, que, por tanto, eran menos que ideales. “Hasta ahora, la trayectoria se ha dividido en secciones y se ha asignado a waypoints específicos.
La principal idea nueva es que nuestro algoritmo simplemente le dice al dron que tiene que tocar todos los puntos de ruta que debe volar, pero no cómo ni cuándo hacerlo ”, agrega Philipp Föhn, estudiante de doctorado y primer autor del estudio.
Las cámaras externas proporcionan información de posición en tiempo real, los investigadores dejan que el algoritmo y dos corredores humanos pasen por el mismo cuadrotor volando en una pista de carreras.
Usan cámaras externas para controlar con precisión el movimiento y, en el caso del dron autónomo, el algoritmo en tiempo real para indicar dónde estaba el dron. Para garantizar una comparación justa, brindó a los ciclistas profesionales la oportunidad de practicar en la pista antes de la carrera. Pero el algoritmo ganó: todas las vueltas fueron más rápidas que las personas. También la Comunicación.
Rendimiento estable: una vez que el algoritmo ha encontrado la mejor trayectoria, puede hacerlo a diferencia de los pilotos humanos, reproduce la ruta de forma idéntica muchas veces.
Antes de que pueda usarse comercialmente, el algoritmo debe simplificarse matemáticamente, porque actualmente la computadora tarda hasta una hora en encontrar y calcular la trayectoria más rápida posible.
Además, el dron sigue además de calcular la ubicación de las cámaras instruidas. En el futuro, los científicos quieren utilizar cámaras a bordo para este propósito. La evidencia de que un dron autónomo puede, en principio, volar más rápido que los pilotos humanos es muy prometedora. “Este algoritmo se puede utilizar de varias formas, por ejemplo, para la entrega de paquetes con drones, para inspecciones o para operaciones de búsqueda y rescate en situaciones de emergencia”, dice Scaramuzza.
Literatura: Philipp Foehn, Angel Romero, Davide Scaramuzza. Planificación optimizada en el tiempo para el vuelo en cuadricóptero Waypoint – Science Robotics. 21 de julio de 2021. DOI: 10.1126 / scirobotics.abh1221
Contacto:
Profe. Dr. Davide Scaramuzza Correo electrónico: sdavide@ifi.uzh.ch
Grupo de Robótica y Percepción / Instituto de Ciencias de la Computación / Universidad de Zúrich
Philipp Foehn: Correo electrónico: foehn@ifi.uzh.ch
Grupo de Robótica y Percepción / Instituto de Ciencias de la Computación / Universidad de Zúrich
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