Investigadores de la Universidad de Zúrich han desarrollado un nuevo enfoque para volar de forma autónoma cuadrotores a través de entornos complejos y desconocidos a altas velocidades utilizando únicamente sensores y computación a bordo.
El nuevo enfoque podría ser útil en emergencias, en obras de construcción o para aplicaciones de seguridad.
Cuando se trata de explorar entornos complejos y desconocidos como bosques, edificios o cuevas, los drones son difíciles de superar. Son rápidos, ágiles y pequeños, y pueden transportar sensores y cargas útiles prácticamente a todas partes.
Sin embargo, los drones autónomos difícilmente pueden encontrar su camino a través de un entorno desconocido sin un mapa. Por el momento, se necesitan a pilotos humanos expertos para liberar todo el potencial de los drones.
El algoritmo de IA aprende a volar en el mundo real gracias a un experto simulado
En un nuevo estudio, Scaramuzza y su equipo han entrenado un quadrotor autónomo para volar a través de entornos nunca antes vistos como bosques, edificios, ruinas y trenes, manteniendo velocidades de hasta 40 km / h y sin chocar contra árboles, paredes u otros obstáculos.
Todo esto se logró confiando solo en las cámaras y la computación a bordo del quadrotor.
La red neuronal del dron aprendió a volar observando una especie de “experto simulado”, un algoritmo que voló un dron generado por computadora a través de un entorno simulado lleno de obstáculos complejos.
En todo momento, el algoritmo tenía información completa sobre el estado del quadrotor, las lecturas de sus sensores y podía contar con suficiente tiempo y poder computacional para encontrar siempre la mejor trayectoria.
Tal “experto simulado” no podría utilizarse fuera de la simulación, pero sus datos se utilizaron para enseñar a la red neuronal cómo predecir la mejor trayectoria basándose únicamente en los datos de los sensores.
Esta es una ventaja considerable sobre los sistemas existentes, que primero utilizan datos de sensores para crear un mapa del entorno y luego planifican trayectorias dentro del mapa, dos pasos que requieren tiempo y hacen imposible volar a altas velocidades.
No se necesita una réplica exacta del mundo real
Después de recibir entrenamiento en simulación, el sistema fue probado en el mundo real, donde pudo volar en una variedad de entornos sin colisiones a velocidades de hasta 40 km/h.
Las aplicaciones no se limitan a los quadrotores.
Los investigadores explican que el mismo enfoque podría ser útil para mejorar el rendimiento de los automóviles autónomos o incluso podría abrir la puerta a una nueva forma de entrenar sistemas de IA para operaciones en dominios donde la recopilación de datos es difícil o imposible, por ejemplo, en otros planetas.
Según los investigadores, los próximos pasos serán hacer que el dron mejore a partir de la experiencia, así como desarrollar sensores más rápidos que puedan proporcionar más información sobre el medio ambiente en una menor cantidad de tiempo.
Lo que permitirá que los drones vuelen de manera segura incluso a velocidades superiores a 40 km/h.