Drones autônomos são cautelosos ao navegar no 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 realizam tarefas urgentes, como voar em missões de busca e resgate em florestas densas.

Agora, os pesquisadores do MIT desenvolveram um modelo de planejamento de trajetória que ajuda os drones a voar em alta velocidade através de áreas anteriormente inexploradas, enquanto permanece 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 ou não ver, sem consideração pela segurança. Mas, enquanto o drone voa, o modelo registra continuamente caminhos de "backup" livres de colisão que se desviam ligeiramente desse caminho de vôo rápido. Quando o drone não tem certeza sobre uma área específica, ele desvia o caminho de backup e redireciona seu caminho. O drone pode, portanto, navegar em alta velocidade ao longo da trajetória mais rápida enquanto, ocasionalmente, reduz a velocidade ligeiramente para garantir a segurança.

“Sempre queremos executar o caminho mais rápido, mas nem sempre sabemos que é seguro. Se, conforme avançamos neste caminho mais rápido, descobrimos que há um problema, precisamos ter um plano de backup, "diz Jesus Tordesilhas, um estudante de pós-graduação no Departamento de Aeronáutica e Astronáutica (AeroAstro) e o primeiro autor de um artigo que descreve o modelo que será apresentado na Conferência Internacional sobre Robôs e Sistemas Inteligentes do próximo mês. "Obtemos uma trajetória de velocidade mais alta que pode não ser segura e uma trajetória de baixa velocidade que é completamente segura. Os dois caminhos são costurados primeiro, mas então um se desvia por desempenho e o outro por segurança. "

Em simulações de floresta, onde um drone virtual navega em torno de cilindros que representam árvores, Drones com motorização MAIS RÁPIDA completaram com segurança trajetórias de vôo cerca de duas vezes mais rápido do que os modelos tradicionais. Em testes da vida real, Drones com motor mais rápido manobrando em torno de caixas de papelão em uma grande sala atingiram velocidades de 7,8 metros por segundo. Isso está ultrapassando os limites de quão rápido os drones podem voar, com base no peso e tempos de reação, dizem os pesquisadores.

"Isso é o mais rápido que você pode ir, "diz o co-autor Jonathan How, o Professor Richard Cockburn Maclaurin de Aeronáutica e Astronáutica. "Se você estivesse em uma sala com um drone voando de sete a oito metros por segundo, você provavelmente daria um passo para trás. "

O outro co-autor do artigo é Brett T. Lopez, um ex-Ph.D. estudante em AeroAstro e agora pós-doutorado no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA.

Dividindo caminhos

Drones usam câmeras para capturar o ambiente como voxels, Cubos 3-D gerados a partir de informações de profundidade. Enquanto o drone voa, cada voxel detectado é rotulado como "espaço conhecido gratuitamente, "desocupado por objetos, e "espaço conhecido ocupado, "que contém objetos. O resto do ambiente é" espaço desconhecido ".

FASTER utiliza todas essas áreas para planejar três tipos de trajetórias - "todo, " "seguro, "e" comprometido ". Toda a trajetória é todo o caminho do ponto de partida A até o local da meta B, através de áreas conhecidas e desconhecidas. Para fazer isso, "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 completa ótima.

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 desviar para um espaço livre conhecido desobstruído, com base em sua velocidade e outros fatores. Para encontrar um destino seguro, ele calcula novos poliedros que cobrem o espaço conhecido gratuitamente. Então, ele localiza um ponto dentro desses novos poliedros. Basicamente, o drone para em um local seguro, mas o mais próximo possível de um espaço desconhecido, permitindo um desvio muito rápido e eficiente.

Trajetória comprometida

A trajetória comprometida consiste no primeiro intervalo de toda a trajetória, bem como toda a trajetória segura. Mas este 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, enquanto sempre acompanha a trajetória segura. Mas é dado um limite de tempo:quando chega ao ponto de resgate, deve ter calculado com sucesso a próxima trajetória inteira através do espaço conhecido ou desconhecido. Se isso acontecer, continuará seguindo toda a trajetória. De outra forma, ele desvia para a trajetória segura. Esta abordagem permite que o drone mantenha altas velocidades ao longo das trajetórias comprometidas, que é a chave para alcançar altas velocidades gerais.

Para que tudo funcione, os pesquisadores criaram maneiras para os drones processarem todos os dados de planejamento muito rapidamente, o que foi desafiador. Como os mapas são tão variados, por exemplo, o limite de tempo dado a cada trajetória comprometida inicialmente variou dramaticamente. Isso era computacionalmente caro e retardava o planejamento do drone, então os pesquisadores desenvolveram um método para calcular rapidamente tempos fixos para todos os intervalos ao longo das trajetórias, que simplificou cálculos. Os pesquisadores também desenvolveram métodos para reduzir quantos poliedros o drone deve processar para mapear seus arredores. Ambos os métodos aumentaram drasticamente o tempo de planejamento.

"Como aumentar a velocidade de vôo e manter a segurança é um dos problemas mais difíceis para o planejamento de movimento do drone, "diz Sikang Liu, um engenheiro de software na Waymo, antigo projeto de carro autônomo do Google, e um especialista em algoritmos de planejamento de trajetória. "Este trabalho mostrou uma ótima solução para este problema, melhorando 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 comportamento indesejado. Este artigo abordou esse problema por meio de uma nova abordagem ... que poderia ser uma contribuição perspicaz para este campo. "

Os pesquisadores estão atualmente construindo drones maiores com motor FASTER com hélices projetadas para permitir um vôo horizontal estável. Tradicionalmente, os drones precisarão rolar e lançar enquanto voam. Mas este drone personalizado permaneceria completamente plano para várias aplicações.

Uma aplicação potencial para FASTER, que foi desenvolvido com o apoio do Departamento de Defesa dos EUA, poderia melhorar as missões de busca e resgate em ambientes florestais, que apresentam muitos desafios de planejamento e navegação para drones autônomos. “Mas a área desconhecida não tem que ser floresta, "Como diz." Pode ser qualquer área onde 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. "

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.