Encontrar caminhantes perdidos nas florestas pode ser um processo difícil e demorado, já que os helicópteros e drones não conseguem ver através da copa das árvores. Recentemente, foi proposto que drones autônomos, que pode balançar e tecer por entre as árvores, poderia ajudar nessas pesquisas. Mas os sinais de GPS usados ​​para guiar a aeronave podem ser não confiáveis ​​ou inexistentes em ambientes florestais.

Em um artigo apresentado no Simpósio Internacional de Robótica Experimental na próxima semana, Os pesquisadores do MIT descrevem um sistema autônomo para uma frota de drones pesquisar de forma colaborativa sob densas copas de floresta. Os drones usam apenas computação a bordo e comunicação sem fio - sem necessidade de GPS.

Cada drone quadrotor autônomo é equipado com localizadores de faixa a laser para estimativa de posição, localização, e planejamento de caminho. Enquanto o drone voa, ele cria um mapa 3D individual do terreno. Algoritmos ajudam a reconhecer pontos inexplorados e já pesquisados, para saber quando está totalmente mapeada uma área. Uma estação terrestre externa funde mapas individuais de vários drones em um mapa 3D global que pode ser monitorado por equipes de resgate.

Em uma implementação do mundo real, embora não no sistema atual, os drones viriam equipados com detecção de objetos para identificar um caminhante desaparecido. Quando localizado, o drone marcaria a localização do caminhante no mapa global. Os humanos podem então usar essas informações para planejar uma missão de resgate.

"Essencialmente, estamos substituindo humanos por uma frota de drones para tornar a busca parte do processo de busca e resgate mais eficiente, "diz o primeiro autor Yulun Tian, Pós-graduando no Departamento de Aeronáutica e Astronáutica (AeroAstro).

Os pesquisadores testaram vários drones em simulações de florestas geradas aleatoriamente, e testou dois drones em uma área florestal dentro do Langley Research Center da NASA. Em ambos os experimentos, cada drone mapeou uma área de aproximadamente 20 metros quadrados em cerca de dois a cinco minutos e combinou seus mapas em tempo real. Os drones também tiveram um bom desempenho em várias métricas, incluindo velocidade geral e tempo para completar a missão, detecção de características da floresta, e mesclagem precisa de mapas.

Explorando e mapeando

Em cada drone, os pesquisadores montaram um sistema LIDAR, que cria uma varredura 2-D dos obstáculos ao redor, disparando feixes de laser e medindo os pulsos refletidos. Isso pode ser usado para detectar árvores; Contudo, para drones, as árvores individuais parecem notavelmente semelhantes. Se um drone não consegue reconhecer uma determinada árvore, não pode determinar se já explorou uma área.

Os pesquisadores programaram seus drones para, em vez disso, identificar as orientações de múltiplas árvores, que é muito mais distinto. Com este método, quando o sinal LIDAR retorna um aglomerado de árvores, um algoritmo calcula os ângulos e distâncias entre as árvores para identificar esse cluster. "Os drones podem usar isso como uma assinatura exclusiva para saber se eles já visitaram esta área antes ou se é uma nova área, "Tian disse.

Esta técnica de detecção de recursos ajuda a estação terrestre a mesclar mapas com precisão. Os drones geralmente exploram uma área em loops, produzindo digitalizações à medida que avançam. A estação terrestre monitora continuamente as varreduras. Quando dois drones dão voltas no mesmo aglomerado de árvores, a estação terrestre mescla os mapas calculando a transformação relativa entre os drones, e, em seguida, fundir os mapas individuais para manter orientações consistentes.

"O cálculo dessa transformação relativa informa como você deve alinhar os dois mapas para que correspondam exatamente à aparência da floresta, "Tian disse.

Na estação terrestre, O software de navegação robótica denominado "localização e mapeamento simultâneos" (SLAM) - que mapeia uma área desconhecida e mantém o controle de um agente dentro da área - usa a entrada LIDAR para localizar e capturar a posição dos drones. Isso ajuda a fundir os mapas com precisão.

O resultado final é um mapa com recursos de terreno 3-D. As árvores aparecem como blocos de tons coloridos de azul a verde, dependendo da altura. As áreas inexploradas são escuras, mas ficam cinzas à medida que são mapeadas por um drone. O software de planejamento de caminho a bordo diz ao drone para sempre explorar essas áreas escuras inexploradas enquanto ele voa. Produzir um mapa 3-D é mais confiável do que simplesmente conectar uma câmera a um drone e monitorar o feed de vídeo, Tian diz. Transmitindo vídeo para uma estação central, por exemplo, requer muita largura de banda que pode não estar disponível em áreas florestadas.

Pesquisa mais eficiente

Uma inovação importante é uma nova estratégia de busca que permite que os drones explorem uma área com mais eficiência. De acordo com uma abordagem mais tradicional, um drone sempre procuraria a área desconhecida mais próxima possível. Contudo, que poderia ser em qualquer número de direções a partir da posição atual do drone. O drone geralmente voa por uma curta distância, e então para para selecionar uma nova direção.

"Isso não respeita a dinâmica do drone [movimento], "Diz Tian." Tem que parar e virar, então isso significa que é muito ineficiente em termos de tempo e energia, e você realmente não consegue ganhar velocidade. "

Em vez de, os drones dos pesquisadores exploram a área mais próxima possível, considerando sua velocidade e direção e mantendo uma velocidade consistente. Essa estratégia - em que o drone tende a viajar em um padrão espiral - cobre uma área de pesquisa com muito mais rapidez. “Em missões de busca e salvamento, o tempo é muito importante, "Tian disse.

No papel, os pesquisadores compararam sua nova estratégia de busca com um método tradicional. Comparado a essa linha de base, a estratégia dos pesquisadores ajudou os drones a cobrir uma área significativamente maior, vários minutos mais rápido e com velocidades médias mais altas.

Uma limitação para uso prático é que os drones ainda devem se comunicar com uma estação terrestre externa para a fusão do mapa. Em seu experimento ao ar livre, os pesquisadores tiveram que configurar um roteador sem fio que conectava cada drone à estação terrestre. No futuro, eles esperam projetar os drones para se comunicarem sem fio ao se aproximarem, fundir seus mapas, e, em seguida, corte a comunicação quando eles se separarem. A estação terrestre, nesse caso, seria usado apenas para monitorar o mapa global atualizado.

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisas do MIT, inovação e ensino.