Encontrar excursionistas perdidos en los bosques puede ser un proceso largo y difícil, ya que los helicópteros y drones no pueden vislumbrar a través del espeso dosel de los árboles. Recientemente, se ha propuesto que los drones autónomos, que puede balancearse y tejerse a través de los árboles, podría ayudar en estas búsquedas. Pero las señales de GPS utilizadas para guiar la aeronave pueden ser poco fiables o inexistentes en entornos forestales.

En un artículo que se presentará en la conferencia del Simposio Internacional sobre Robótica Experimental la próxima semana, Los investigadores del MIT describen un sistema autónomo para que una flota de drones busque en colaboración bajo densas copas de los bosques. Los drones utilizan únicamente computación a bordo y comunicación inalámbrica, no se requiere GPS.

Cada dron quadrotor autónomo está equipado con localizadores de rango láser para la estimación de la posición, localización, y planificación de rutas. Mientras el dron vuela 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 un área. Una estación terrestre externa fusiona mapas individuales de varios drones en un mapa global en 3-D 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 hacer que la parte de búsqueda del proceso de búsqueda y rescate sea más eficiente, "dice el primer autor Yulun Tian, estudiante de posgrado en el Departamento de Aeronáutica y Astronáutica (AeroAstro).

Los investigadores probaron varios 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 trazó un mapa de un área de aproximadamente 20 metros cuadrados en aproximadamente dos a cinco minutos y fusionó en colaboración sus mapas en tiempo real. Los drones también funcionaron bien en varias métricas, incluida la velocidad general y el tiempo para completar la misión, detección de características forestales, y fusión precisa de mapas.

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 determinado, no puede determinar si ya se ha explorado un área.

Los investigadores programaron sus drones para identificar en su lugar 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 distancias entre 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 una nueva área, "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 sobre la marcha. 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 fusionar los mapas individuales para mantener orientaciones consistentes.

"El cálculo de esa transformación relativa le indica cómo debe alinear los dos mapas para que se corresponda exactamente con el aspecto del bosque, "Dice Tian.

En la estación de tierra El software de navegación robótica llamado "localización y mapeo simultáneo" (SLAM), 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 le 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 azul a verde, dependiendo de la altura. Las áreas inexploradas son oscuras pero se vuelven grises cuando son mapeadas por un dron. El software de planificación de rutas a bordo le dice a un dron que siempre explore estas áreas oscuras e inexploradas mientras vuela. Producir un mapa 3-D 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 en la zona desconocida más cercana posible. Sin embargo, eso 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 [movimiento] de los drones, ", Dice Tian." Tiene que detenerse y girar, eso significa que es muy ineficiente en términos de tiempo y energía, y realmente no puedes ganar velocidad ".

En lugar de, Los drones de los investigadores exploran el área más cercana posible mientras consideran su velocidad y dirección y mantienen una velocidad constante. Esta estrategia, donde el dron tiende a viajar en 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 que los drones cubrieran un área significativamente mayor, varios minutos más rápido y con velocidades medias 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 conectara cada dron y la estación terrestre. En el futuro, esperan diseñar los drones para comunicarse de forma inalámbrica cuando se acercan, fusionar sus mapas, y luego cortar la comunicación cuando se separan. La estación terrestre en ese caso, solo se usaría para monitorear el mapa global actualizado.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.