Un nuevo sistema les permite volar en entornos impredecibles
Empresas como Amazon tienen grandes ideas para que los
drones pueden entregar paquetes directamente a nuestra puerta. Pero, incluso
dejando de lado los problemas de política, programar drones para volar a través
de espacios impredecibles como las ciudades, se trata de una tarea difícil de
llevar a cabo. Ser capaz de evitar obstáculos mientras se viaja a altas
velocidades es, en términos computacionales, es sumamente complejo,
especialmente para drones pequeños que están limitados en cuanto a la carga que
pueden llevar.
La mayoría de los estudios actuales se basan en mapas
complejos que buscan comunicarle a los drones exactamente dónde están
relacionados con los obstáculos, lo que no es práctico en entornos del mundo
real con objetos impredecibles: un pequeño error y el desenlace es un choque.
Con eso en mente, un equipo del Laboratorio de Ciencias de
la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT ha desarrollado
NanoMap, un sistema que permite a estos vehículos volar a más de 30 km/h a
través de entornos densos como bosques y almacenes. La idea clave de NanoMap es
sorprendentemente simple: el sistema considera que la posición del dron en el
mundo a lo largo del tiempo es incierta.
"Los mapas excesivamente seguros no ayudarán si
buscamos drones que puedan operar a mayor velocidad en entornos humanos –
explica Pete Florence, autor principal del estudio, en un comunicado –. Un
enfoque que sea más consciente de la incertidumbre nos brinda un nivel mucho
más alto de confiabilidad en términos de evitar obstáculos".
Específicamente, NanoMap usa un sistema de detección de
profundidad que, unido a una serie de mediciones sobre el entorno inmediato del
dron, le permite guiarse y anticipar lo que puede ver a la vuelta de la esquina.
"Es como guardar todas las imágenes que has visto del
mundo en la memoria – concluye Florence –. Para que este tipo de robot planee
los movimientos, esencialmente retrocede en el tiempo para pensar
individualmente en los diferentes lugares en los que ha estado”.
Sin este modelo el dron chocaría el 28% de las veces.
Fuente: Quo
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