Investigadores del Army han desarrollado con éxito un conjunto de nuevas capacidades de software para futuros robots, en el marco del programa SARA (Scalable, Adaptive and Resilient Autonomy).
Investigadores del Army han desarrollado con éxito un conjunto de nuevas capacidades de software para futuros robots, en el marco del programa SARA (Scalable, Adaptive and Resilient Autonomy).El programa facilita el desarrollo de algoritmos, técnicas y herramientas únicas para mejorar la forma en que los vehículos autónomos navegan por entornos complejos.
En su primer año, los investigadores afirman que, el programa ha aportado mejoras significativas en la calibración adaptativa de los sensores, los modelos de incertidumbre y la planificación local eficiente al servicio del Artificial Intelligence for Maneuver and Mobility Essential Research Program, conocido como AIMM ERP.
Entre los colaboradores se encuentran investigadores de la Universidad de Washington, la Universidad de Delaware, la Universidad de Rochester, la Colorado School of Mines, el Florida Institute for Human and Machine Cognition, la Universidad de Indiana, la Universidad de California, Berkeley y la General Electric Company.
«Los programas como SARA son un verdadero multiplicador de fuerzas», dijo el Dr. John Fossaceca, director del programa AIMM ERP.
«Por ejemplo, los integrantes del SARA han desarrollado algoritmos que han dado lugar a mejoras significativas en los modelos de percepción de la IA, de manera que pueden manejar con mayor eficacia situaciones inciertas en las que carecemos de suficientes datos de aprendizaje», explicó el Dr. John Fossaceca, director del programa ERP de AIMM. Estos algoritmos también proporcionan una fusión multisensorial eficaz y precisa para la localización en tiempo real en entornos operativos desestructurados y desordenados».
Otras capacidades novedosas que se han evaluado en simulación y en entornos reales en el primer ciclo de SARA son:
- Algoritmo de control predictivo que permite la movilidad a gran velocidad a través de pasillos estrechos y espacios restringidos.
- Algoritmos eficientes de planificación a largo plazo que demuestran mejoras en la optimización, la velocidad y la carga computacional.
- Algoritmo de planificación local que tiene en cuenta la incertidumbre en el movimiento del vehículo debido a una clasificación inexacta de las condiciones del terreno.
- Algoritmos que permiten al sistema planificar y navegar a través de entornos que se consideran obstáculos.
- Algoritmo de calibración que reduce la acumulación de errores en la posición a lo largo del recorrido.
- Algoritmo de planificación que proporciona una rápida adaptación de los comportamientos de navegación a medida que el tipo de terreno, el ángulo y la tracción cambian a lo largo de una misión.
El programa SARA sigue un nuevo modelo de negocio en el que los equipos de investigación colaboradores participan en una serie de ciclos de un año de duración que se centran en acelerar la ciencia fundamental en áreas de gran relevancia e impacto potencial para los ERP de ARL, los programas de misión y las prioridades de modernización del Ejército. Dependiendo del rendimiento de los ciclos anteriores, el objetivo de los ciclos siguientes puede evolucionar en respuesta a una capacidad de autonomía recientemente desarrollada o a un cambio en las prioridades del Ejército.
«En el primer ciclo, nos centramos en las maniobras autónomas fuera de caminos y dividimos la investigación en vehículos terrestres y aéreos», dijo Eric Spero, SARA Collaborative Alliance Manager. «En el segundo ciclo, tenemos previsto basarnos en el primero y centrarnos en las maniobras autónomas en terrenos complejos, que dividiremos en dos partes: la primera abordará las maniobras a través de vegetación densa, como bosques y hierba alta, mientras que la segunda lo hará s través de lechos de ríos secos y pendientes donde la arena y la suciedad podrían causar deslizamientos.»
El segundo ciclo de SARA se centrará en las capacidades de percepción de la gama de autonomía del ARL. Los nuevos algoritmos rellenarán las lagunas en las lecturas de los sensores, usarán el contexto ambiental circundante y la cuantificación de la incertidumbre para sacar conclusiones probables sobre el terreno que tenemos delante e incorporarán la dinámica del vehículo en una evaluación de si el terreno que tenemos delante es transitable.
El modelo de negocio también da a los equipos de investigación externos acceso directo inmediato al software de autonomía del ARL, una enorme biblioteca digital de algoritmos y componentes de software que hacen funcionar las plataformas autónomas del laboratorio.
Este enfoque facilita a los investigadores del Ejército la validación experimental del código aportado por sus socios externos. Los ejecutores perfeccionan continuamente su código basándose en los resultados de la experimentación de la investigación procedentes de sus propios vehículos de prueba locales, que se asemejan mucho a los bancos de pruebas experimentales del ARL. Una vez que los intérpretes incorporan su código a la pila de software del laboratorio, los investigadores del ARL pueden desplegarlo directamente en los bancos de pruebas de las instalaciones de investigación del Ejército.
«El punto fuerte del programa SARA es que exigimos que se trabaje con el software del ARL», dijo el Dr. Brett Piekarski, científico jefe de la Dirección de Ciencias Computacionales y de la Información del laboratorio.
«Si desarrollaran su propia solución de software de autonomía y la demostraran en sus propias plataformas, el código no sería fácilmente transferible a las plataformas del Ejército. Lo que el modelo SARA nos permite hacer es llevar a los ejecutantes a integrar sus soluciones en una pila de software de propiedad del gobierno que sea compatible con la investigación en todo el Ejército», dijo.
Dado el éxito del programa hasta ahora, el ARL tiene previsto explorar cómo algunos de sus otros ERP podrían beneficiarse del modelo del ciclo SARA. Aunque no todos los ERP tienen un depósito central de información como el software de autonomía, todos tienen un elemento de integración de hardware y software al que pueden contribuir los ejecutores.
«El modelo de ciclo invita al mundo académico y a la industria a entrar en el ecosistema del ARL, donde tienen la oportunidad de contribuir directamente a los resultados a corto plazo», dijo Spero. «Los participantes en SARA pueden ver el impacto de sus esfuerzos a lo largo del programa en el hardware real del ejército.
El modelo de sprint va más allá de abrir la puerta al ARL: invita a la gente a colaborar en un entorno de aprendizaje acumulativo.»
Fte. U.S. Army DEVCOM Army Research Laboratory Public Affairs
