Nel settore dei droni, si chiama "rileva ed evita il problema". Consentire ai droni di rilevare gli aerei vicini e di allontanarsi è stata a lungo una delle barriere più formidabili tra una tecnologia strettamente confinata ad applicazioni specializzate e una che raggiunge il suo potenziale.

"Ci sono innumerevoli applicazioni utili per i droni, " ha detto Mark Blanks, il direttore della Virginia Tech Mid-Atlantic Aviation Partnership (MAAP). "Ma affinché siano pratici e scalabili, l'industria ha bisogno di una tecnologia che ha dimostrato di poter consentire una maggiore autonomia, soprattutto nel rilevare ed evitare."

MAAP è uno dei sette siti di test designati dalla FAA per guidare la ricerca a sostegno dell'integrazione dei droni nello spazio aereo nazionale. Ora hanno avvicinato il settore a una soluzione per una delle sue sfide chiave con una valutazione del mondo reale di un sistema di rilevamento ed evitamento "end-to-end":un insieme di componenti che consente a un drone non solo di rilevare gli intrusi , ma di manovrare autonomamente fuori mano.

I test sono stati il ​​culmine di un progetto di un anno chiamato RAAVIN, l'ultima puntata di una collaborazione di lunga data tra MAAP e NASA che studia potenziali soluzioni per rilevare ed evitare.

Uno dei motivi per cui la tecnologia rileva ed evita è così cruciale per il settore è perché può consentire voli a lunga distanza liberando un drone dalla sua dipendenza dalla vista del suo pilota a terra o di un osservatore visivo nelle vicinanze.

La legge federale richiede che tutti gli aerei abbiano un modo per vedere ed evitare altro traffico aereo. Affinché i droni condividano lo spazio aereo in sicurezza, devono essere in grado di soddisfare questo requisito. Ma mentre il pilota di un aereo con equipaggio può sempre scansionare lo spazio aereo dalla cabina di pilotaggio, il pilota di un drone perde la capacità di assicurarsi che lo spazio aereo sia libero nel momento in cui il drone vola oltre il punto in cui può scansionare visivamente l'ambiente circostante.

Ecco perché i regolamenti della FAA per i voli commerciali dei droni stabiliscono che il drone deve rimanere all'interno della linea di vista visiva del suo operatore.

Il requisito della linea di vista può essere derogato se l'operatore può dimostrare che l'operazione specifica che sta proponendo può essere eseguita in sicurezza. Ma affinché i droni raggiungano il loro potenziale economico, quei voli più lunghi dovranno essere di routine, non autorizzato da singole approvazioni rilasciate caso per caso. Ciò non accadrà finché i ricercatori non potranno inventare una tecnologia, o un insieme di tecnologie, che può replicare la capacità degli occhi di un pilota di scrutare il cielo.

I principali contendenti sono i sensori ottici, sensori acustici, e radar. Ma il rilevamento è solo un terzo del puzzle:il sistema deve anche essere in grado di rilevare condizioni non sicure e dirigere un'adeguata manovra di evitamento.

"Stiamo arrivando solo ora al punto in cui questi tre componenti:il rilevamento, mettere in guardia, ed evitare pezzi:sono abbastanza maturi per essere in grado di assemblarli e ottenere buoni risultati dal test, "ha detto John Coggin, Ingegnere capo del MAAP, che ha curato il progetto RAAVIN.

Per mettere alla prova un sistema promettente, il team di ricerca ha equipaggiato un drone multirotore con un radar Echodyne all'avanguardia e un sistema software di rilevamento ed evitamento della NASA chiamato ICAROUS.

In una struttura di prova rurale vicino a Blacksburg, il team ha eseguito una serie di potenziali scenari di incontro tra il drone e l'aereo "intruso", un altro drone, gestito dalla NASA, e un Cessna pilotato da piloti della Liberty University, in cui l'intruso sembrava essere su un percorso che lo avrebbe portato troppo vicino al drone.

Se il radar e gli algoritmi di navigazione hanno funzionato insieme con successo, il drone si sposterebbe per preservare una zona cuscinetto a forma di disco da hockey che definisce una distanza di sicurezza tra se stesso e gli altri velivoli.

"La prima volta che gli abbiamo permesso di eseguire effettivamente la sua manovra autonoma, Sono rimasto basito, " Ha ricordato Coggin. "Il software ICAROUS della NASA ha ordinato una manovra delicata per stare alla larga dall'aereo con equipaggio e il drone si è comportato come avrebbe dovuto."

"Questo è stato uno dei momenti più emozionanti che ho vissuto nel sito di test, assistere a un sistema autonomo sostituire ciò che fa il pilota quando si tratta di percepire ed evitare, " Egli ha detto.

Lou Glaab, l'assistente capo del ramo di ingegneria dei sistemi aeronautici presso il Langley Research Center della NASA e il principale investigatore della NASA sul progetto, ha aggiunto che "RAAVIN è stato un grande sforzo di collaborazione tra MAAP e NASA e ha spostato significativamente lo stato dell'arte in senso autonomo ed evita la tecnologia con risultati che possono essere sfruttati per sviluppi e test futuri".

Quando il team ha elaborato i dati in seguito, misurare il punto di avvicinamento più vicino tra ciascun intruso e il drone e confrontare le coordinate riportate dal radar per la posizione dell'intruso con le proprie registrazioni GPS, ha rafforzato il successo del test.

"È difficile dire sul campo esattamente quanto funzioni bene, "ha detto Andrew Kriz, l'ingegnere MAAP che ha guidato il lavoro pratico per il progetto. "Quando abbiamo iniziato a estrarre i dati in seguito e ad animarli, abbiamo potuto vedere che avevi due aerei in avvicinamento e quando il radar ha visto il traffico ha eseguito una bella svolta graduale a destra e si è tolto di mezzo. È davvero bello vederlo funzionare davvero".

Il test ha anche fatto luce su alcune delle sfide che la tecnologia rileva ed evita incontra quando viene utilizzata in un ambiente complesso del mondo reale, e opportunità per ulteriori lavori, ad esempio migliorare la capacità del sistema integrato di identificare e rifiutare falsi bersagli.

Kriz, Coggin, e il team MAAP stanno continuando a lavorare con la NASA per affrontare queste sfide, ottimizzare la capacità e l'affidabilità del radar e degli algoritmi per avvicinarsi a una soluzione pratica per rilevare ed evitare.