Veicoli aerei senza pilota ibridi, o UAV, sono droni che combinano i vantaggi dei multi-elicotteri e degli aerei ad ala fissa. Questi droni sono attrezzati per decollare e atterrare verticalmente come multi-elicotteri, ma hanno anche le forti prestazioni aerodinamiche e le capacità di risparmio energetico degli aerei tradizionali. Mentre gli UAV ibridi continuano ad evolversi, però, controllarli a distanza rimane ancora una sfida.

Un team del Computer Science and Artificial Intelligence Lab (CSAIL) del Massachusetts Institute of Technology ha ideato un nuovo approccio per progettare automaticamente un indipendente dal modello, Controller basato sull'intelligenza artificiale per qualsiasi UAV ibrido. Il team presenterà il suo nuovo design del controller computazionale al SIGGRAPH 2019, tenutosi dal 28 luglio al 1 agosto a Los Angeles. Questo incontro annuale mette in mostra i principali professionisti del mondo, accademici, e menti creative all'avanguardia nella computer grafica e nelle tecniche interattive.

Per controllare gli UAV ibridi, un sistema dirige i rotori del modello di elicottero del veicolo per l'hovering e un altro dirige i rotori del modello di aereo per la velocità e la distanza. Infatti, il controllo degli UAV ibridi è impegnativo a causa della complessità delle dinamiche di volo del veicolo. Tipicamente, i controller sono stati progettati manualmente e richiedono molto tempo.

In questo lavoro, il team ha affrontato come progettare automaticamente un singolo controller per le diverse modalità di volo (modalità elicottero, modalità di volo a vela, transizione, ecc.) e come generalizzare il metodo di progettazione del controller per qualsiasi modello UAV, forma, o struttura.

"La progettazione di un controller per un design così ibrido richiede un alto livello di competenza e richiede molta manodopera, " afferma Jie Xu del MIT e coautore della ricerca. "Con il nostro metodo di progettazione del controller automatico, qualsiasi non esperto potrebbe inserire il proprio nuovo modello di UAV nel sistema, attendere qualche ora per calcolare il controller, e poi far volare in aria i propri UAV personalizzati. Questa piattaforma può rendere gli UAV ibridi molto più accessibili a tutti".

Il metodo dei ricercatori consiste in un progetto di controller basato su rete neurale addestrato da tecniche di apprendimento per rinforzo. Nel loro nuovo sistema, gli utenti prima progettano la geometria di un UAV ibrido selezionando e abbinando le parti da un set di dati fornito. Il progetto viene quindi utilizzato in un simulatore realistico per calcolare e testare automaticamente le prestazioni di volo dell'UAV. L'algoritmo di apprendimento del rinforzo viene quindi applicato per apprendere automaticamente un controller per l'UAV per ottenere le migliori prestazioni nella simulazione ad alta fedeltà. Il team ha convalidato con successo il proprio metodo sia nella simulazione che nei test di volo reali.

Con la continua prevalenza di UAV ibridi, nell'industria del volo e nei settori militari, ad esempio, c'è una crescente necessità di semplificare e automatizzare la progettazione dei controller. In questo lavoro, i ricercatori miravano a fornire un nuovo metodo indipendente dal modello per automatizzare la progettazione di controller per veicoli con configurazioni molto diverse.

Nel lavoro futuro, il team intende studiare come aumentare la manovrabilità attraverso una migliore progettazione della geometria (forma, posizioni dei rotori/ali) in modo che possa aiutare a perfezionare le prestazioni di volo dell'UAV.