I droni autonomi sono cauti durante la navigazione nell'ignoto. si insinuano in avanti, mappare frequentemente aree sconosciute prima di procedere per evitare che si schiantino contro oggetti non rilevati. Ma questo rallentamento non è l'ideale per i droni che svolgono compiti sensibili al tempo, come missioni di ricerca e salvataggio in volo attraverso fitte foreste.

Ora i ricercatori del MIT hanno sviluppato un modello di pianificazione della traiettoria che aiuta i droni a volare ad alta velocità attraverso aree precedentemente inesplorate, pur restando al sicuro.

Il modello, giustamente chiamato "FASTER", stima il percorso più veloce possibile da un punto di partenza a un punto di destinazione in tutte le aree che il drone può e non può vedere, senza riguardo per la sicurezza. Ma, mentre il drone vola, il modello registra continuamente percorsi di "backup" privi di collisioni che deviano leggermente da quel percorso di volo veloce. Quando il drone non è sicuro di una particolare area, devia lungo il percorso di backup e devia il suo percorso. Il drone può quindi navigare ad alta velocità lungo la traiettoria più veloce mentre di tanto in tanto rallenta leggermente per garantire la sicurezza.

"Vogliamo sempre eseguire il percorso più veloce, ma non sempre sappiamo che è sicuro. Se, mentre ci muoviamo lungo questo percorso più veloce, scopriamo che c'è un problema, dobbiamo avere un piano di riserva, "dice Gesù Tordesillas, uno studente laureato presso il Dipartimento di aeronautica e astronautica (AeroAstro) e primo autore di un documento che descrive il modello presentato alla Conferenza internazionale sui robot e i sistemi intelligenti del prossimo mese. "Otteniamo una traiettoria a velocità più elevata che potrebbe non essere sicura e una traiettoria a bassa velocità che è completamente sicura. I due percorsi sono inizialmente cuciti insieme, ma poi uno si discosta per le prestazioni e l'altro per la sicurezza."

Nelle simulazioni forestali, dove un drone virtuale naviga intorno a cilindri che rappresentano alberi, I droni con motore FASTER hanno completato in sicurezza le traiettorie di volo circa due volte più velocemente rispetto ai modelli tradizionali. Nei test reali, I droni a motore più VELOCE che manovrano intorno a scatole di cartone in una grande stanza hanno raggiunto una velocità di 7,8 metri al secondo. Questo sta spingendo i limiti per quanto velocemente possono volare i droni, in base al peso e ai tempi di reazione, dicono i ricercatori.

"Questo è il più veloce possibile, " dice il coautore Jonathan How, il Richard Cockburn Maclaurin Professore di Aeronautica e Astronautica. "Se ti trovassi in una stanza con un drone che vola da sette a otto metri al secondo, probabilmente faresti un passo indietro."

L'altro coautore del documento è Brett T. Lopez, un ex dottorato di ricerca studente in AeroAstro e ora postdoc al Jet Propulsion Laboratory della NASA.

Dividere i percorsi

I droni utilizzano le telecamere per catturare l'ambiente come voxel, Cubi 3D generati da informazioni di profondità. Mentre il drone vola, ogni voxel rilevato viene etichettato come "spazio noto libero, "non occupato da oggetti, e "spazio conosciuto occupato, " che contiene oggetti. Il resto dell'ambiente è "spazio sconosciuto".

FASTER utilizza tutte queste aree per pianificare tre tipi di traiettorie:"intero, " "sicuro, " e "impegnato". L'intera traiettoria è l'intero percorso dal punto di partenza A alla posizione dell'obiettivo B, attraverso aree conosciute e sconosciute. Fare così, "decomposizione convessa, " una tecnica che scompone modelli complessi in componenti discreti, genera poliedri sovrapposti che modellano quelle tre aree in un ambiente. Utilizzando alcune tecniche geometriche e vincoli matematici, il modello utilizza questi poliedri per calcolare un'intera traiettoria ottimale.

Contemporaneamente, il modello pianifica una traiettoria sicura. Da qualche parte lungo l'intera traiettoria, traccia un punto di "salvataggio" che indica l'ultimo momento in cui un drone può deviare verso uno spazio libero conosciuto senza ostacoli, in base alla sua velocità e ad altri fattori. Per trovare una destinazione sicura, calcola nuovi poliedri che coprono lo spazio libero noto. Quindi, individua un punto all'interno di questi nuovi poliedri. Fondamentalmente, il drone si ferma in un punto sicuro ma il più vicino possibile a uno spazio sconosciuto, consentendo una deviazione molto rapida ed efficiente.

Traiettoria impegnata

La traiettoria impegnata consiste nel primo intervallo dell'intera traiettoria, così come l'intera traiettoria sicura. Ma questo primo intervallo è indipendente dalla traiettoria sicura, e quindi non risente della frenata necessaria per la traiettoria sicura.

Il drone calcola un'intera traiettoria alla volta, tenendo sempre traccia della traiettoria sicura. Ma ha un limite di tempo:quando raggiunge il punto di salvataggio, deve aver calcolato con successo l'intera traiettoria successiva attraverso lo spazio noto o sconosciuto. Se lo fa, continuerà seguendo l'intera traiettoria. Altrimenti, devia sulla traiettoria sicura. Questo approccio consente al drone di mantenere alte velocità lungo le traiettorie impegnate, che è la chiave per raggiungere velocità complessive elevate.

Per questo a tutti il ​​lavoro, i ricercatori hanno progettato modi per consentire ai droni di elaborare tutti i dati di pianificazione molto rapidamente, che è stato impegnativo. Poiché le mappe sono così varie, ad esempio, il limite di tempo assegnato a ciascuna traiettoria impegnata inizialmente variava notevolmente. Era computazionalmente costoso e rallentava la pianificazione del drone, così i ricercatori hanno sviluppato un metodo per calcolare rapidamente i tempi fissi per tutti gli intervalli lungo le traiettorie, che calcoli semplificati. I ricercatori hanno anche progettato metodi per ridurre il numero di poliedri che il drone deve elaborare per mappare l'ambiente circostante. Entrambi questi metodi hanno notevolmente aumentato i tempi di pianificazione.

"Come aumentare la velocità di volo e mantenere la sicurezza è uno dei problemi più difficili per la pianificazione del movimento dei droni, "dice Sikang Liu, un ingegnere del software presso Waymo, ex progetto di auto a guida autonoma di Google, e un esperto in algoritmi di pianificazione della traiettoria. "Questo lavoro ha mostrato un'ottima soluzione a questo problema migliorando il framework di generazione della traiettoria esistente. Nella pipeline di ottimizzazione della traiettoria, l'allocazione del tempo è sempre un problema delicato che potrebbe portare a problemi di convergenza e comportamenti indesiderati. Questo documento ha affrontato questo problema attraverso un nuovo approccio... che potrebbe essere un contributo perspicace in questo campo".

I ricercatori stanno attualmente costruendo droni più grandi con motore FASTER con eliche progettate per consentire un volo orizzontale costante. Tradizionalmente, i droni dovranno rotolare e beccheggiare mentre volano. Ma questo drone personalizzato rimarrebbe completamente piatto per varie applicazioni.

Una potenziale applicazione per FASTER, che è stato sviluppato con il supporto del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti, potrebbe migliorare le missioni di ricerca e salvataggio negli ambienti forestali, che presentano molte sfide di pianificazione e navigazione per i droni autonomi. "Ma l'area sconosciuta non deve essere la foresta, " Come dice. "Potrebbe essere qualsiasi area in cui non sai cosa sta arrivando, e importa quanto velocemente acquisisci quella conoscenza. La motivazione principale è costruire droni più agili".

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.