Trovare escursionisti smarriti nelle foreste può essere un processo lungo e difficile, poiché elicotteri e droni non riescono a intravedere attraverso la fitta chioma degli alberi. Recentemente, è stato proposto che i droni autonomi, che può oscillare e tessere attraverso gli alberi, potrebbe aiutare queste ricerche. Ma i segnali GPS utilizzati per guidare l'aereo possono essere inaffidabili o inesistenti negli ambienti forestali.

In un documento presentato alla conferenza International Symposium on Experimental Robotics la prossima settimana, I ricercatori del MIT descrivono un sistema autonomo per una flotta di droni per la ricerca collaborativa sotto fitte chiome di foreste. I droni utilizzano solo il calcolo di bordo e la comunicazione wireless, non è richiesto il GPS.

Ogni drone quadrirotore autonomo è dotato di telemetri laser per la stima della posizione, localizzazione, e pianificazione del percorso. Mentre il drone vola in giro, crea una mappa tridimensionale individuale del terreno. Gli algoritmi lo aiutano a riconoscere i punti inesplorati e già cercati, così sa quando è completamente mappata un'area. Una stazione di terra fuori bordo fonde mappe individuali da più droni in una mappa globale 3D che può essere monitorata da soccorritori umani.

In un'implementazione del mondo reale, anche se non nel sistema attuale, i droni sarebbero dotati di rilevamento di oggetti per identificare un escursionista scomparso. Quando si trova, il drone taggherebbe la posizione dell'escursionista sulla mappa globale. Gli umani potrebbero quindi utilizzare queste informazioni per pianificare una missione di salvataggio.

"Essenzialmente, stiamo sostituendo gli umani con una flotta di droni per rendere più efficiente la parte di ricerca del processo di ricerca e salvataggio, " dice il primo autore Yulun Tian, uno studente laureato presso il Dipartimento di Aeronautica e Astronautica (AeroAstro).

I ricercatori hanno testato più droni in simulazioni di foreste generate casualmente, e testato due droni in un'area boschiva all'interno del Langley Research Center della NASA. In entrambi gli esperimenti, ogni drone ha mappato un'area di circa 20 metri quadrati in circa due-cinque minuti e ha fuso in modo collaborativo le proprie mappe in tempo reale. I droni si sono comportati bene anche su diverse metriche, compresa la velocità e il tempo complessivi per completare la missione, rilevamento delle caratteristiche della foresta, e accurata fusione delle mappe.

Esplorazione e mappatura

Su ogni drone, i ricercatori hanno montato un sistema LIDAR, che crea una scansione 2-D degli ostacoli circostanti sparando raggi laser e misurando gli impulsi riflessi. Questo può essere usato per rilevare gli alberi; però, ai droni, i singoli alberi appaiono notevolmente simili. Se un drone non è in grado di riconoscere un determinato albero, non può determinare se è già stata esplorata un'area.

I ricercatori hanno programmato i loro droni per identificare invece gli orientamenti di più alberi, che è molto più caratteristico. Con questo metodo, quando il segnale LIDAR restituisce un gruppo di alberi, un algoritmo calcola gli angoli e le distanze tra gli alberi per identificare quel cluster. "I droni possono usarlo come una firma univoca per dire se hanno già visitato quest'area o se si tratta di una nuova area, " dice Tian.

Questa tecnica di rilevamento delle caratteristiche aiuta la stazione di terra a unire accuratamente le mappe. I droni generalmente esplorano un'area in loop, producendo scansioni mentre procedono. La stazione di terra monitora continuamente le scansioni. Quando due droni girano intorno allo stesso gruppo di alberi, la stazione di terra fonde le mappe calcolando la relativa trasformazione tra i droni, e quindi fondendo le singole mappe per mantenere orientamenti coerenti.

"Il calcolo di quella trasformazione relativa ti dice come dovresti allineare le due mappe in modo che corrisponda esattamente all'aspetto della foresta, " dice Tian.

Nella stazione di terra, il software di navigazione robotica chiamato "localizzazione e mappatura simultanea" (SLAM), che mappa un'area sconosciuta e tiene traccia di un agente all'interno dell'area, utilizza l'input LIDAR per localizzare e acquisire la posizione dei droni. Questo aiuta a fondere accuratamente le mappe.

Il risultato finale è una mappa con caratteristiche del terreno 3D. Gli alberi appaiono come blocchi di sfumature colorate dal blu al verde, a seconda dell'altezza. Le aree inesplorate sono scure ma diventano grigie quando vengono mappate da un drone. Il software di pianificazione del percorso a bordo dice a un drone di esplorare sempre queste aree oscure inesplorate mentre vola. La produzione di una mappa 3D è più affidabile rispetto al semplice collegamento di una telecamera a un drone e al monitoraggio del feed video, dice Tian. Trasmissione video a una stazione centrale, ad esempio, richiede molta larghezza di banda che potrebbe non essere disponibile nelle aree boschive.

Ricerca più efficiente

Un'innovazione chiave è una nuova strategia di ricerca che consente ai droni di esplorare un'area in modo più efficiente. Secondo un approccio più tradizionale, un drone cercherà sempre l'area sconosciuta più vicina possibile. Però, che potrebbe essere in qualsiasi numero di direzioni dalla posizione attuale del drone. Il drone di solito vola a breve distanza, e poi si ferma per selezionare una nuova direzione.

"Questo non rispetta la dinamica del drone [movimento], " Tian dice. "Deve fermarsi e girare, quindi questo significa che è molto inefficiente in termini di tempo ed energia, e non puoi davvero prendere velocità."

Anziché, i droni dei ricercatori esplorano l'area più vicina possibile considerando la loro velocità e direzione e mantenendo una velocità costante. Questa strategia, in cui il drone tende a viaggiare in uno schema a spirale, copre un'area di ricerca molto più velocemente. "Nelle missioni di ricerca e salvataggio, il tempo è molto importante, " dice Tian.

Nella carta, i ricercatori hanno confrontato la loro nuova strategia di ricerca con un metodo tradizionale. Rispetto a quella linea di base, la strategia dei ricercatori ha aiutato i droni a coprire un'area significativamente maggiore, alcuni minuti più velocemente e con velocità medie più elevate.

Una limitazione per l'uso pratico è che i droni devono ancora comunicare con una stazione di terra esterna per la fusione delle mappe. Nel loro esperimento all'aperto, i ricercatori hanno dovuto configurare un router wireless che collegasse ciascun drone e la stazione di terra. Nel futuro, sperano di progettare i droni per comunicare in modalità wireless quando si avvicinano l'uno all'altro, fondere le loro mappe, e poi interrompere la comunicazione quando si separano. La stazione di terra, in quel caso, verrebbe utilizzato solo per monitorare la mappa globale aggiornata.

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione di MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un popolare sito che copre notizie sulla ricerca del MIT, innovazione e didattica.