UAVs autónomos para navegar en recintos cerrados y bosques

Durante cuatro días, ha tenido lugar la Fase 1 del programa Fast Light Autonomy (FLA) de DARPA, que ha consistido en una serie de pruebas, en las que unos pequeños UAVs de cuatro alas rotatorias volaron de forma autónoma entre árboles y obstáculos en un hangar, volviendo finalmente al punto inicial por ellos mismos.

Durante cuatro días, tres equipos de investigadores respaldados por DARPA, , probaron sus aeronaves no tripuladas, equipados con sensores, en pruebas cada vez más difíciles.

El programa FLA de DARPA está perfeccionado la tecnología que permitirá que los pequeños quadcopteros no tripulados puedan volar de forma autónoma dentro de edificios y entornos con obstáculos a velocidades de hasta 20 m/s, usando cámaras, sensores y algoritmos inteligentes para auto-navegar.

Las aplicaciones potenciales de la tecnología incluyen la detección segura y rápida de amenazas dentro de un edificio antes de que entren equipos militares, la búsqueda de pilotos derribados en zonas boscosas o selvas en territorio hostil, donde las imágenes aéreas no pueden penetrar a través de los árboles o localizar supervivientes después de terremotos u otros desastres antes de entrar en una estructura dañada podría ser inseguro.

El programa FLA se centra en el desarrollo de una nueva clase de algoritmos que permitan a los UAV operar en entornos inaccesibles al GPS como interiores, subterráneos o interferidos intencionalmente, sin control humano.

Bajo el programa FLA, el único input humano es el señalamiento del objetivo a buscar por una fotografía digital cargada en el ordenador de a bordo antes del vuelo, así como la dirección estimada y la distancia al objetivo. También se puede cargar un mapa básico o una imagen de satélite del área, si está disponible. Después de que el operador de la orden de lanzamiento, el vehículo debe navegar a su objetivo sin ningún otro conocimiento del terreno o del medio ambiente, maniobrar de manera autónoma en torno a obstáculos inexplorados en su camino y encontrar rutas alternativas según sea necesario.

Los cuatro días de pruebas combinaron elementos, que juntos probaron las habilidades, robustez y adaptación de los algoritmos de los equipos a las condiciones del mundo real, incluyendo el ajuste rápido desde el sol brillante a los oscuros interiores del edificio, detectando y evitando árboles con masas colgantes de musgo, navegación por un laberinto o recorrer largas distancias sobre zonas deprimidas. El último día, los UAVs tuvieron que volar en un área densamente arbolada y cruzar una zona de estacionamiento de aviones, encontrar la única puerta de un hangar que estaba abierta, maniobrar a lo largo de sus paredes y sortear los obstáculos dentro del hangar, localizar un barril con productos químicos como objetivo y volar de nuevo a su punto de partida, siempre por su cuenta.

Cada equipo mostró fortalezas y debilidades a medida que se enfrentaban a los diferentes desafíos, dependiendo de los sensores que utilizaban y de las formas en que sus respectivos algoritmos abordaban la navegación en entornos desconocidos. Algunos UAV fueron mejores en las maniobras dentro de recintos con obstáculos, mientras que otros sobresalieron al volar al aire libre a través de los árboles o en espacios abiertos.

El éxito fue en gran medida fue cuestión de la superioridad de las distintas programaciones. “El FLA no está dirigido al desarrollo de nuevas tecnologías de sensores ni a resolver los desafíos de la navegación autónoma, tampoco a evitar obstáculos añadiendo más y más poder de computación”, dijo Ledé. “Los elementos clave en este esfuerzo, lo que lo convierten en un desafío, son los requisitos para utilizar unidades de medición inercial de bajo costo y cuadricópteros comerciales con capacidad limitada de peso. Esto pone el énfasis del programa en la creación de nuevos algoritmos que funcionen a alta velocidad en tiempo real con relativamente baja potencia, pequeñas computadoras de una sola placa similares a un teléfono inteligente “.

Cada equipo aportó tecnologías y enfoques únicos para equipar sus vehículos aéreos no tripulados. Para escuchar un poco acerca de sus enfoques ver el video a continuación que se adjunta.

“Me impresionó la capacidad que los equipos han demostrado en la Fase 1”, dijo Ledé. “Estamos esperando la Fase 2 para perfeccionar y aprovechar las valiosas lecciones que hemos aprendido. Todavía hay mucho trabajo que hacer para permitir una autonomía total en la gran variedad de escenarios en los que los probamos. Pero creo que los algoritmos que estamos desarrollando pronto se podrán usar para aumentar las capacidades de los UAVs actuales, que dependen del GPS para algunas aplicaciones. Por ejemplo, los vehículos aéreos no tripulados existentes podrían usar GPS hasta que el vehículo aéreo entre en un edificio, y luego los algoritmos FLA tomarían el control mientras estaban en el interior, para asegurar un vuelo libre de colisiones. Creo que ese tipo de sinergia entre los sistemas que dependen del GPS y nuestras nuevas capacidades FLA podrían ser muy poderosos en un futuro relativamente cercano”.

Fte.: DARPA