Las flotas de drones podrían ayudar en la búsqueda de excursionistas perdidos: El sistema permite que los drones exploren de manera cooperativa el terreno bajo las espesas copas de los árboles donde las señales de GPS no son confiables.

Encontrar excursionistas perdidos en los bosques puede ser un proceso largo y difícil, ya que los helicópteros y los drones no pueden vislumbrar a través de la espesa copa de los árboles. Recientemente, se ha propuesto que los drones autónomos, que puede balancearse y tejer a través de los árboles, podría ayudar a estas búsquedas. Pero las señales de GPS utilizadas para guiar la aeronave pueden ser poco fiables o inexistentes en entornos forestales.. En un documento que se presentará en la conferencia Simposio Internacional sobre Robótica Experimental la próxima semana, Investigadores del MIT describen un sistema autónomo para una flota de drones para buscar en colaboración bajo las densas copas de los bosques. Los drones solo usan computación a bordo y comunicación inalámbrica, no se requiere GPS..

Investigadores del MIT describen un sistema autónomo para una flota de drones para buscar en colaboración bajo el denso dosel de los bosques utilizando solo computación a bordo y comunicación inalámbrica, sin necesidad de GPS.

Imagenes: melanie gonic

Cada dron quadrotor autónomo está equipado con telémetros láser para estimar la posición, localización, y planificación de rutas. Mientras el dron vuela alrededor, crea un mapa tridimensional individual del terreno. Los algoritmos lo ayudan a reconocer lugares inexplorados y ya buscados, para que sepa cuándo está completamente mapeada en un área. Una estación terrestre externa fusiona mapas individuales de múltiples drones en un mapa tridimensional global que puede ser monitoreado por rescatistas humanos..

En una implementación del mundo real, aunque no en el sistema actual, los drones vendrían equipados con detección de objetos para identificar a un excursionista desaparecido. Cuando se encuentra, el dron etiquetaría la ubicación del excursionista en el mapa global. Los humanos podrían usar esta información para planificar una misión de rescate..

"Esencialmente, estamos reemplazando a los humanos con una flota de drones para que la parte de búsqueda del proceso de búsqueda y rescate sea más eficiente,” dice el primer autor Yulun Tian, un estudiante de posgrado en el Departamento de Aeronáutica y Astronáutica (AeroAstro).

Los investigadores probaron múltiples drones en simulaciones de bosques generados aleatoriamente, y probó dos drones en un área boscosa dentro del Centro de Investigación Langley de la NASA. En ambos experimentos, cada dron cartografió un área de aproximadamente 20 metros cuadrados en aproximadamente dos a cinco minutos y fusionó sus mapas en colaboración en tiempo real. Los drones también se desempeñaron bien en varias métricas., incluyendo la velocidad general y el tiempo para completar la misión, detección de características del bosque, y fusión precisa de mapas.

Los coautores del artículo son: katherine liu, estudiante de doctorado en el laboratorio de informática e inteligencia artificial del MIT (CSAIL) y AeroAstro; Kyel está bien, estudiante de doctorado en CSAIL y el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática; Loc Tran y Danette Allen del Centro de Investigación Langley de la NASA; Nicolás Roy, profesor de AeroAstro e investigador de CSAIL; y Jonathan P.. Cómo, el Profesor Richard Cockburn Maclaurin de Aeronáutica y Astronáutica.

Explorando y mapeando

En cada dron, los investigadores montaron un sistema LIDAR, que crea un escaneo 2-D de los obstáculos circundantes disparando rayos láser y midiendo los pulsos reflejados. Esto se puede utilizar para detectar árboles.; sin embargo, a los drones, los árboles individuales parecen notablemente similares. Si un dron no puede reconocer un árbol dado, no puede determinar si ya ha explorado un área.

Los investigadores programaron sus drones para identificar las orientaciones de múltiples árboles, que es mucho más distintivo. Con este método, cuando la señal LIDAR devuelve un grupo de árboles, un algoritmo calcula los ángulos y las distancias entre los árboles para identificar ese grupo. “Los drones pueden usar eso como una firma única para saber si han visitado esta área antes o si es un área nueva.,dice tian.

Esta técnica de detección de características ayuda a la estación terrestre a fusionar mapas con precisión. Los drones generalmente exploran un área en bucles., produciendo escaneos a medida que avanzan. La estación terrestre monitorea continuamente los escaneos.. Cuando dos drones giran alrededor del mismo grupo de árboles, la estación terrestre fusiona los mapas calculando la transformación relativa entre los drones, y luego fusionando los mapas individuales para mantener orientaciones consistentes.

“Calcular esa transformación relativa te dice cómo debes alinear los dos mapas para que se corresponda exactamente con el aspecto del bosque.,dice tian.

En la estación terrestre, software de navegación robótica llamado “localización y mapeo simultáneos” (GOLPE) — que mapea un área desconocida y realiza un seguimiento de un agente dentro del área — utiliza la entrada LIDAR para localizar y capturar la posición de los drones. Esto ayuda a fusionar los mapas con precisión..

El resultado final es un mapa con características de terreno en 3D. Los árboles aparecen como bloques de tonos de color de azul a verde., dependiendo de la altura. Las áreas inexploradas son oscuras pero se vuelven grises cuando un dron las mapea. El software de planificación de rutas incorporado le dice a un dron que siempre explore estas áreas oscuras e inexploradas mientras vuela.. Producir un mapa en 3D es más confiable que simplemente conectar una cámara a un dron y monitorear la transmisión de video, tian dice. Transmisión de video a una estación central, por ejemplo, requiere mucho ancho de banda que puede no estar disponible en áreas boscosas.

Búsqueda más eficiente

Una innovación clave es una estrategia de búsqueda novedosa que permite a los drones explorar un área de manera más eficiente.. Según un enfoque más tradicional, un dron siempre buscaría el área desconocida más cercana posible. sin embargo, que podría estar en cualquier número de direcciones desde la posición actual del dron. El dron suele volar una distancia corta, y luego se detiene para seleccionar una nueva dirección.

“Eso no respeta la dinámica del drone [movimienot],dice tian. “Tiene que detenerse y girar, eso significa que es muy ineficiente en términos de tiempo y energía, y realmente no puedes aumentar la velocidad”.

En lugar, los drones de los investigadores exploran el área más cercana posible, al considerar su dirección actual. Creen que esto puede ayudar a los drones a mantener una velocidad más constante.. Esta estrategia, donde el dron tiende a viajar en forma de espiral, cubre un área de búsqueda mucho más rápido.. “En misiones de búsqueda y rescate, el tiempo es muy importante,dice tian.

En el papel, los investigadores compararon su nueva estrategia de búsqueda con un método tradicional. En comparación con esa línea de base, la estrategia de los investigadores ayudó a los drones a cubrir un área significativamente mayor, varios minutos más rápido y con velocidades promedio más altas.

Una limitación para el uso práctico es que los drones aún deben comunicarse con una estación terrestre externa para la fusión de mapas.. En su experimento al aire libre, los investigadores tuvieron que configurar un enrutador inalámbrico que conectaba cada dron y la estación terrestre. En el futuro, esperan diseñar los drones para que se comuniquen de forma inalámbrica cuando se acerquen unos a otros, fusionar sus mapas, y luego cortan la comunicación cuando se separan. la estación terrestre, en ese caso, solo se usaría para monitorear el mapa global actualizado.

Fuente: http://news.mit.edu, por Rob Matheson