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– Os drones podem voar em alta velocidade até um destino, mantendo planos seguros de “backup” se as coisas derem errado.
Courtesy MIT by Rob Matheson : Drones autônomos são cautelosos ao navegar pelo desconhecido. Eles avançam, frequentemente mapeando áreas desconhecidas antes de prosseguir para que não colidam com objetos não detectados. Mas essa desaceleração não é ideal para drones que executam tarefas que exigem muito tempo, como missões de busca e salvamento em florestas densas.
Agora, os pesquisadores do MIT desenvolveram um modelo de planejamento de trajetória que ajuda os drones a voar em alta velocidade por áreas antes inexploradas, mantendo-se seguro.
O modelo – apropriadamente chamado de “MAIS RÁPIDO” – estima o caminho mais rápido possível, de um ponto de partida a um ponto de destino em todas as áreas que o drone pode e não pode ver, sem levar em consideração a segurança. Mas, à medida que o drone voa, o modelo registra continuamente caminhos de backup sem colisão que se desvia levemente desse caminho de vôo rápido. Quando o drone não tem certeza sobre uma área específica, ele desvia o caminho de backup e o replaneja. O drone pode, assim, navegar em alta velocidade ao longo da trajetória mais rápida, enquanto ocasionalmente diminui um pouco para garantir a segurança.
“Sempre queremos executar o caminho mais rápido, mas nem sempre sabemos que é seguro. Se, ao percorrermos esse caminho mais rápido, descobrimos que há um problema, precisamos ter um plano de backup ”, diz Jesus Tordesillas, estudante de pós-graduação no Departamento de Aeronáutica e Astronáutica (AeroAstro) e primeiro autor de um artigo descrevendo o sendo apresentado na Conferência Internacional do próximo mês sobre robôs e sistemas inteligentes. “Obtemos uma trajetória de velocidade mais alta que pode não ser segura e uma trajetória de velocidade lenta que é completamente segura. Os dois caminhos são costurados juntos no início, mas depois um se desvia para o desempenho e o outro para a segurança. ”
Nas simulações florestais, onde um drone virtual navega em torno de cilindros representando árvores, os drones movidos a MAIS RÁPIDOS concluíram com segurança rotas de voo duas vezes mais rápidas que os modelos tradicionais. Nos testes da vida real, os drones movidos a MAIS RÁPIDO, manobrando em torno de caixas de papelão em uma grande sala, atingiram velocidades de 7,8 metros por segundo. Isso está empurrando limites para a rapidez com que os drones podem voar, com base no peso e nos tempos de reação, dizem os pesquisadores.
“É o mais rápido possível”, diz o co-autor Jonathan How, professor de aeronáutica e astronáutica de Richard Cockburn Maclaurin. “Se você estivesse em uma sala com um drone voando de 7 a 8 metros por segundo, provavelmente daria um passo para trás”.
O outro co-autor do artigo é Brett T. Lopez, ex-aluno de doutorado do AeroAstro e atualmente pós-doutorado no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA.
Dividindo caminhos
Os drones usam câmeras para capturar o ambiente como voxels, cubos 3D gerados a partir de informações de profundidade. Enquanto o drone voa, cada voxel detectado é rotulado como “espaço conhecido livre”, desocupado por objetos e “espaço conhecido ocupado”, que contém objetos. O resto do ambiente é “espaço desconhecido”.
O FASTER utiliza todas essas áreas para planejar três tipos de trajetórias – “inteiro”, “seguro” e “comprometido”. Toda a trajetória é todo o caminho desde o ponto de partida A até o local da meta B, através de áreas conhecidas e desconhecidas. Para fazer isso, a “decomposição convexa”, uma técnica que divide modelos complexos em componentes discretos, gera poliedros sobrepostos que modelam essas três áreas em um ambiente. Usando algumas técnicas geométricas e restrições matemáticas, o modelo usa esses poliedros para calcular uma trajetória inteira ideal.
Simultaneamente, o modelo planeja uma trajetória segura. Em algum lugar ao longo de toda a trajetória, ele traça um ponto de “resgate” que indica o último momento em que um drone pode se desviar para um espaço conhecido e desobstruído, com base em sua velocidade e outros fatores. Para encontrar um destino seguro, ele calcula novos poliedros que cobrem o espaço conhecido livre. Em seguida, localiza um ponto dentro desses novos poliedros. Basicamente, o drone para em um local seguro, mas o mais próximo possível de espaço desconhecido, permitindo um desvio muito rápido e eficiente.
Trajetória comprometida
A trajetória comprometida consiste no primeiro intervalo de toda a trajetória, bem como em toda a trajetória segura. Mas esse primeiro intervalo é independente da trajetória segura e, portanto, não é afetado pela frenagem necessária para a trajetória segura.
O drone calcula uma trajetória inteira de cada vez, mantendo sempre o controle da trajetória segura. Mas ele tem um limite de tempo: quando atinge o ponto de resgate, deve ter calculado com êxito toda a próxima trajetória pelo espaço conhecido ou desconhecido. Se isso acontecer, continuará seguindo toda a trajetória. Caso contrário, ele desvia para a trajetória segura. Essa abordagem permite que o drone mantenha se em altas velocidades ao longo das trajetórias comprometidas, o que é essencial para alcançar altas velocidades gerais.
Para que isso funcionasse, os pesquisadores criaram maneiras de os drones processarem todos os dados de planejamento muito rapidamente, o que era desafiador. Como os mapas são muito variados, por exemplo, o prazo dado a cada trajetória comprometida inicialmente variou dramaticamente. Como era computacionalmente caro e atrasou o planejamento do drone, os pesquisadores desenvolveram um método para calcular rapidamente tempos fixos para todos os intervalos ao longo das trajetórias, o que simplificou os cálculos. Os pesquisadores também criaram métodos para reduzir quantos poliedros o drone deve processar para mapear seus arredores. Ambos os métodos aumentaram drasticamente os tempos de planejamento.
“Como aumentar a velocidade de vôo e manter a segurança é um dos problemas mais difíceis para o planejamento de movimento dos drones”, diz Sikang Liu, engenheiro de software da Waymo, antigo projeto de carro autônomo do Google e especialista em algoritmos de planejamento de trajetória. ” Este trabalho mostrou uma ótima solução para esse problema, aprimorando a estrutura de geração de trajetória existente.No pipeline de otimização de trajetória, a alocação de tempo é sempre um problema complicado que pode levar a problemas de convergência e comportamentos indesejados.Este trabalho abordou esse problema por meio de uma nova abordagem … o que poderia ser uma contribuição perspicaz para esse campo “.
Os pesquisadores estão atualmente construindo drones maiores, mais rápidos, com hélices projetadas para permitir um vôo horizontal estável. Tradicionalmente, os drones precisam rolar e lançar enquanto voam. Mas esse drone personalizado permaneceria completamente plano para várias aplicações.
Uma aplicação potencial para o FASTER, que foi desenvolvida com o apoio do Departamento de Defesa dos EUA, poderia estar melhorando as missões de busca e salvamento em ambientes florestais, que apresentam muitos desafios de planejamento e navegação para drones autônomos. “Mas a área desconhecida não precisa ser floresta”, diz How. “Pode ser qualquer área em que você não sabe o que está por vir e é importante a rapidez com que você adquire esse conhecimento. A principal motivação é construir drones mais ágeis. ”
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