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  • Os testes mostram que os drones podem usar tecnologia autônoma para evitar outro tráfego aéreo

    Jeremy Spink, engenheiro da Virginia Tech Mid-Atlantic Aviation Partnership, e o estagiário de graduação Matthew Foran carregam um drone equipado com radar para seu local de lançamento durante os testes da NASA de um sistema integrado projetado para permitir que um drone detecte e evite outras aeronaves de forma autônoma. Crédito:Amy Robertson para Virginia Tech

    Na indústria de drones, é chamado de "detectar e evitar o problema". Permitir que drones detectem aeronaves próximas e saiam de seu caminho tem sido uma das barreiras mais formidáveis ​​entre uma tecnologia estreitamente confinada a aplicações especializadas e uma que atinge seu potencial.

    "Existem inúmeras aplicações benéficas para drones, "disse Mark Blanks, o diretor da Virginia Tech Mid-Atlantic Aviation Partnership (MAAP). "Mas para que sejam práticos e escaláveis, a indústria precisa de tecnologia comprovada que pode permitir uma autonomia muito maior, especialmente em detectar e evitar. "

    O MAAP é um dos sete locais de teste designados pela FAA para liderar a pesquisa de apoio à integração de drones no espaço aéreo nacional. Agora eles aproximaram a indústria de uma solução para um de seus principais desafios com uma avaliação do mundo real de um sistema "ponta a ponta" de detecção e evitação:um conjunto de componentes que permite que um drone não apenas detecte intrusos , mas para manobrar autonomamente fora do caminho.

    Os testes foram o resultado de um projeto de um ano chamado RAAVIN, a última parcela de uma colaboração de longa data entre o MAAP e a NASA, investigando possíveis soluções para detectar e evitar.

    Um dos motivos pelos quais a tecnologia detectar e evitar é tão crucial para a indústria é que ela pode permitir voos de longa distância liberando um drone de sua dependência da visão de seu piloto terrestre ou de um observador visual próximo.

    A lei federal exige que todas as aeronaves tenham uma maneira de ver e evitar outro tráfego aéreo. Para que os drones compartilhem o espaço aéreo com segurança, eles precisam ser capazes de atender a esse requisito. Mas, embora o piloto de uma aeronave tripulada sempre possa fazer a varredura do espaço aéreo a partir da cabine, o piloto de um drone perde a capacidade de garantir que o espaço aéreo esteja livre no segundo em que o drone voa além do ponto onde eles podem examinar visualmente seus arredores.

    É por isso que os regulamentos da FAA para voos comerciais de drones estipulam que o drone deve permanecer dentro da linha de visão visual de seu operador.

    O requisito de linha de visão pode ser dispensado se o operador puder argumentar que a operação específica que ele está propondo pode ser realizada com segurança. Mas para que os drones atinjam seu potencial econômico, esses voos mais longos precisarão ser rotineiros, não autorizado por aprovações individuais avaliadas caso a caso. Isso não vai acontecer até que os pesquisadores possam criar uma tecnologia, ou um conjunto de tecnologias, que pode replicar a capacidade dos olhos de um piloto de varrer o céu.

    Os principais concorrentes são sensores ópticos, sensores acústicos, e radar. Mas a detecção é apenas um terço do quebra-cabeça:o sistema também deve ser capaz de detectar condições inseguras e direcionar uma manobra de evasão apropriada.

    "Estamos chegando ao ponto em que esses três componentes - a detecção, alerta, e evitar peça - são maduros o suficiente para serem capazes de montá-los e obter bons resultados do teste, "disse John Coggin, Engenheiro-chefe do MAAP, que supervisionou o projeto RAAVIN.

    Para colocar um sistema promissor em seu ritmo, a equipe de pesquisa equipou um drone multirotor com um radar Echodyne de última geração e um sistema de software para detectar e evitar da NASA chamado ICAROUS.

    Em uma instalação de teste rural perto de Blacksburg, a equipe executou uma série de cenários potenciais de encontro entre o drone e a aeronave "intrusa" - outro drone, operado pela NASA, e um Cessna pilotado por pilotos da Liberty University - no qual o intruso parecia estar em um caminho que o levaria muito perto do drone.

    Se o radar e os algoritmos de navegação funcionaram juntos com sucesso, o drone manobrava fora do caminho para preservar uma zona tampão em forma de disco de hóquei definindo uma distância segura entre ele e outras aeronaves.

    "Aquela primeira vez que permitimos que ele realmente executasse sua manobra autônoma, Fiquei emocionado, "Coggin lembrou." O software ICAROUS da NASA comandou uma manobra suave para ficar longe da aeronave tripulada e o drone se comportou como deveria. "

    "Este foi um dos momentos mais emocionantes que experimentei no local de teste, para testemunhar um sistema autônomo substituir o que o piloto faz quando se trata de sentir e evitar, " ele disse.

    Lou Glaab, o chefe assistente do ramo de engenharia de sistemas aeronáuticos no Langley Research Center da NASA e o principal investigador da NASA no projeto, acrescentou que "RAAVIN foi um grande esforço colaborativo entre o MAAP e a NASA e mudou significativamente o estado da arte em sentido autônomo e evitou a tecnologia com resultados que podem ser aproveitados para desenvolvimento e testes futuros."

    Quando a equipe processou os dados posteriormente, medindo o ponto de aproximação mais próximo entre cada intruso e o drone e comparando as coordenadas do radar informadas para a localização dos intrusos com seus próprios registros de GPS, reforçou o sucesso do teste.

    "É difícil dizer em campo exatamente como está funcionando, "disse Andrew Kriz, o engenheiro do MAAP que liderou o trabalho prático do projeto. "Quando começamos a extrair os dados e a animá-los, pudemos ver que havia duas aeronaves vindo de frente e quando o radar viu o tráfego, ele executou uma bela curva gradual à direita e saiu do caminho. É realmente legal ver como funciona. "

    Os testes também lançaram luz sobre alguns dos desafios de detectar e evitar encontros com a tecnologia quando ela é usada em um ambiente complexo do mundo real, e oportunidades de trabalho futuro - por exemplo, melhorando a capacidade do sistema integrado de identificar e rejeitar alvos falsos.

    Kriz, Coggin, e a equipe do MAAP continua trabalhando com a NASA para enfrentar esses desafios, otimizando a capacidade e confiabilidade do radar e algoritmos para se aproximar de uma solução prática para detectar e evitar.


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