Evitar los obstáculos aún es una materia sensible para la mayoría de los drones. Incluso aunque estos tengan sistemas específicos, armados de sensores para esta tarea, sigue siendo un aspecto difícil. Lo habitual es que los sistemas, presentes en drones de DJI y de otras marcas de carácter más profesional, salven los choques, pero no naveguen de una forma fluida cuando se encuentran entre obstáculos.
A veces los drones están diseñados para pararse cuando se encuentran con algo que les impide el paso. Es su manera de evitar el choque y previsiblemente la caída. Sus sistemas se basan normalmente en visión artificial, que consta de dos factores principales: la localización en tiempo real y el mapeo del entorno. Es lo que se llama SLAM (Simultaneus Localization and Mapping). Pero no es un método perfecto ni mucho menos.
Por eso en el prestigioso centro universitario MIT, en Boston, se ha desarrollado un nuevo sistema de navegación para evitar obstáculos. Lo han llamado NanoMap y lo han incorporado a un dron de prueba. Su nombre obedece a su naturaleza. El nuevo método no se basa en un mapa amplio de la zona sino que confía en los sensores de profundidad, como cámaras 3D o lidar, para nutrir a la inteligencia artificial que procesa toda la información.
A partir de los datos que captan los sensores, el algoritmo desarrollado por el equipo del MIT valora una cierto nivel de incertidumbre en el entorno que lo rodea. Es decir, si el dron avanza por un bosque, el algoritmo sabrá reposicionar al dispositivo en cada momento, aunque lo que tenga alrededor cambie en cada momento. De esta forma, el dispositivo se puede mover de forma fluida y con bastante rapidez en un entorno lleno de obstáculos.
Para aumentar la exactitud del sistema, los investigadores han afinado el algoritmo para que descarte el ruido. Toda la información que llega de los sensores de profundidad se filtra, para no dar importancia a aspectos que en realidad no suponen un riesgo. El objetivo de NanoMap es suplir las carencias que tiene el sistema SLAM, aunque ambos podrían llegar a ser compatibles.
SLAM ofrece una visión más amplia del entorno. El mapeo que se lleva a cabo con esta técnica permite que el dron tenga una visión de conjunto, con ayuda de cámaras, sensores láser o sonar. Pero una aeronave no tripulada con este sistema pasaría un mal rato intentando desplazarse entre árboles, en un bosque tupido.
En cambio, NanoMap permite que el dron vuele a unos 30 Km/h en un entorno densamente poblado de obstáculos. No es la velocidad máxima de un Phantom, pero desde luego es una marca imbatible en un espacio de estas características.
Imagen: MIT
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A veces los drones están diseñados para pararse cuando se encuentran con algo que les impide el paso. Es su manera de evitar el choque y previsiblemente la caída. Sus sistemas se basan normalmente en visión artificial, que consta de dos factores principales: la localización en tiempo real y el mapeo del entorno. Es lo que se llama SLAM (Simultaneus Localization and Mapping). Pero no es un método perfecto ni mucho menos.
Por eso en el prestigioso centro universitario MIT, en Boston, se ha desarrollado un nuevo sistema de navegación para evitar obstáculos. Lo han llamado NanoMap y lo han incorporado a un dron de prueba. Su nombre obedece a su naturaleza. El nuevo método no se basa en un mapa amplio de la zona sino que confía en los sensores de profundidad, como cámaras 3D o lidar, para nutrir a la inteligencia artificial que procesa toda la información.
A partir de los datos que captan los sensores, el algoritmo desarrollado por el equipo del MIT valora una cierto nivel de incertidumbre en el entorno que lo rodea. Es decir, si el dron avanza por un bosque, el algoritmo sabrá reposicionar al dispositivo en cada momento, aunque lo que tenga alrededor cambie en cada momento. De esta forma, el dispositivo se puede mover de forma fluida y con bastante rapidez en un entorno lleno de obstáculos.
Para aumentar la exactitud del sistema, los investigadores han afinado el algoritmo para que descarte el ruido. Toda la información que llega de los sensores de profundidad se filtra, para no dar importancia a aspectos que en realidad no suponen un riesgo. El objetivo de NanoMap es suplir las carencias que tiene el sistema SLAM, aunque ambos podrían llegar a ser compatibles.
SLAM ofrece una visión más amplia del entorno. El mapeo que se lleva a cabo con esta técnica permite que el dron tenga una visión de conjunto, con ayuda de cámaras, sensores láser o sonar. Pero una aeronave no tripulada con este sistema pasaría un mal rato intentando desplazarse entre árboles, en un bosque tupido.
En cambio, NanoMap permite que el dron vuele a unos 30 Km/h en un entorno densamente poblado de obstáculos. No es la velocidad máxima de un Phantom, pero desde luego es una marca imbatible en un espacio de estas características.
Imagen: MIT
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