Flotte di droni potrebbero aiutare la ricerca di escursionisti smarriti: Il sistema consente ai droni di esplorare in modo cooperativo il terreno sotto le fitte chiome delle foreste dove i segnali GPS sono inaffidabili.

Trovare escursionisti persi nelle foreste può essere un processo lungo e difficile, poiché elicotteri e droni non riescono a intravedere attraverso la fitta chioma degli alberi. Recentemente, è stato proposto che i droni autonomi, che può oscillare e intrecciarsi tra gli alberi, potrebbe aiutare queste ricerche. Ma i segnali GPS utilizzati per guidare l’aereo possono essere inaffidabili o inesistenti negli ambienti forestali. In un documento presentato la prossima settimana alla conferenza International Symposium on Experimental Robotics, I ricercatori del MIT descrivono un sistema autonomo per una flotta di droni per effettuare ricerche collaborative sotto fitte chiome forestali. I droni utilizzano solo i calcoli di bordo e la comunicazione wireless, senza bisogno del GPS.

I ricercatori del MIT descrivono un sistema autonomo per una flotta di droni per effettuare ricerche collaborative sotto fitte chiome forestali utilizzando solo calcoli di bordo e comunicazione wireless: non è richiesto il GPS.

immagini: Melanie Gonic

Ogni drone quadrirotore autonomo è dotato di telemetri laser per la stima della posizione, localizzazione, e pianificazione del percorso. Mentre il drone vola in giro, crea una mappa 3D individuale del terreno. Gli algoritmi lo aiutano a riconoscere i luoghi inesplorati e già cercati, quindi sa quando un'area è stata completamente mappata. Una stazione terrestre fuori bordo fonde le singole mappe di più droni in una mappa globale 3D che può essere monitorata dai soccorritori umani.

In un'implementazione nel mondo reale, anche se non nel sistema attuale, i droni sarebbero dotati di rilevamento di oggetti per identificare un escursionista scomparso. Quando localizzato, il drone contrassegnerebbe la posizione dell’escursionista sulla mappa globale. Gli esseri umani potrebbero quindi utilizzare queste informazioni per pianificare una missione di salvataggio.

"Essenzialmente, stiamo sostituendo gli esseri umani con una flotta di droni per rendere più efficiente la ricerca nel processo di ricerca e salvataggio,"Dice il primo autore Yulun Tian, uno studente laureato presso il Dipartimento di Aeronautica e Astronautica (AeroAstro).

I ricercatori hanno testato più droni in simulazioni di foreste generate casualmente, e ha testato due droni in un’area boschiva all’interno del Langley Research Center della NASA. In entrambi gli esperimenti, ogni drone ha mappato un'area di circa 20 metri quadrati in circa due-cinque minuti e ha fuso insieme le proprie mappe in modo collaborativo in tempo reale. Anche i droni hanno ottenuto buoni risultati in diversi parametri, inclusa la velocità complessiva e il tempo per completare la missione, rilevamento delle caratteristiche della foresta, e fusione accurata delle mappe.

I coautori dell'articolo lo sono: Caterina Liu, uno studente di dottorato nel Laboratorio di Informatica e Intelligenza Artificiale del MIT (CSAIL) e AeroAstro; Kyel Ok, dottorando presso lo CSAIL e il Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica; Loc Tran e Danette Allen del NASA Langley Research Center; Nicola Roy, un professore di AeroAstro e ricercatore CSAIL; e Jonathan P. Come, il professore di aeronautica e astronautica Richard Cockburn Maclaurin.

Esplorare e mappare

Su ogni drone, i ricercatori hanno montato un sistema LIDAR, che crea una scansione 2D degli ostacoli circostanti sparando raggi laser e misurando gli impulsi riflessi. This can be used to detect trees; tuttavia, ai droni, i singoli alberi appaiono notevolmente simili. Se un drone non riesce a riconoscere un determinato albero, non può determinare se ha già esplorato un'area.

I ricercatori hanno programmato i loro droni per identificare invece più orientamenti di alberi, che è molto più caratteristico. Con questo metodo, quando il segnale LIDAR restituisce un gruppo di alberi, un algoritmo calcola gli angoli e le distanze tra gli alberi per identificare quel cluster. “I droni possono usarlo come firma univoca per dire se hanno già visitato quest’area o se si tratta di una nuova area,"Dice Tian.

Questa tecnica di rilevamento delle caratteristiche aiuta la stazione di terra a unire accuratamente le mappe. I droni generalmente esplorano un’area in loop, producendo scansioni mentre procedono. La stazione di terra monitora continuamente le scansioni. Quando due droni girano intorno allo stesso gruppo di alberi, la stazione di terra unisce le mappe calcolando la trasformazione relativa tra i droni, e poi fondendo le singole mappe per mantenere orientamenti coerenti.

“Il calcolo della trasformazione relativa ti dice come dovresti allineare le due mappe in modo che corrispondano esattamente a come appare la foresta,"Dice Tian.

Nella stazione di terra, software di navigazione robotica denominato “localizzazione e mappatura simultanea” (SBATTERE) – che mappa un’area sconosciuta e tiene traccia di un agente all’interno dell’area – utilizza l’input LIDAR per localizzare e catturare la posizione dei droni. Questo aiuta a fondere le mappe in modo accurato.

Il risultato finale è una mappa con caratteristiche del terreno 3D. Gli alberi appaiono come blocchi colorati con sfumature dal blu al verde, a seconda dell'altezza. Le aree inesplorate sono scure ma diventano grigie quando vengono mappate da un drone. Il software di pianificazione del percorso di bordo dice al drone di esplorare sempre queste aree buie e inesplorate mentre vola. Produrre una mappa 3D è più affidabile che collegare semplicemente una telecamera a un drone e monitorare il feed video, Tian dice. Trasmissione video a una stazione centrale, anche l'Organizzazione Mondiale della Sanità, richiede molta larghezza di banda che potrebbe non essere disponibile nelle aree boschive.

Ricerca più efficiente

Un’innovazione chiave è una nuova strategia di ricerca che consente ai droni di esplorare un’area in modo più efficiente. Secondo un approccio più tradizionale, un drone cercherebbe sempre l'area sconosciuta più vicina possibile. tuttavia, potrebbe trovarsi in qualsiasi direzione rispetto alla posizione attuale del drone. Il drone di solito vola a breve distanza, e poi si ferma per selezionare una nuova direzione.

“Ciò non rispetta la dinamica del drone [movimento],"Dice Tian. “Deve fermarsi e girare, quindi ciò significa che è molto inefficiente in termini di tempo ed energia, e non puoi davvero prendere velocità.

Anziché, i droni dei ricercatori esplorano l’area più vicina possibile, considerando la loro direzione attuale. Credono che questo possa aiutare i droni a mantenere una velocità più costante. Questa strategia, in cui il drone tende a viaggiare seguendo uno schema a spirale, copre un’area di ricerca molto più velocemente. “Nelle missioni di ricerca e salvataggio, il tempo è molto importante,"Dice Tian.

Nel giornale, i ricercatori hanno confrontato la loro nuova strategia di ricerca con un metodo tradizionale. Rispetto a quello di base, la strategia dei ricercatori ha aiutato i droni a coprire un’area molto più ampia, diversi minuti più velocemente e con velocità medie più elevate.

Una limitazione per l’uso pratico è che i droni devono comunque comunicare con una stazione terrestre fuori bordo per l’unione delle mappe. Nel loro esperimento all'aperto, i ricercatori hanno dovuto configurare un router wireless che collegasse ciascun drone e la stazione di terra. In futuro, sperano di progettare i droni per comunicare in modalità wireless quando si avvicinano l'uno all'altro, fondere le loro mappe, e poi interrompono la comunicazione quando si separano. La stazione di terra, in quel caso, verrebbe utilizzato solo per monitorare la mappa globale aggiornata.

fonte: http://news.mit.edu, di Rob Matheson