Novo algoritmo voa drones mais rápido do que pilotos de corrida humana

Resumo: Um novo algoritmo de inteligência artificial pode encontrar a trajetória mais rápida para voar um drone através de uma série de waypoints em um circuito. A IA provou ser mais rápida no controle do drone e na conclusão da pista do que dois pilotos humanos de classe mundial.

Fonte: Universidade de Zurique

Para serem úteis, os drones precisam ser rápidos. Por causa de sua duração limitada de bateria, eles devem concluir qualquer tarefa que tenham – procurar sobreviventes em um local de desastre, inspecionar um prédio, entregar cargas – no menor tempo possível.

E eles podem ter que fazer isso passando por uma série de pontos de referência como janelas, salas ou locais específicos para inspecionar, adotando a melhor trajetória e a aceleração ou desaceleração certa em cada segmento.

Algoritmo supera os pilotos profissionais

Os melhores pilotos de drones humanos são muito bons nisso e até agora sempre superaram os sistemas autônomos em corridas de drones. Agora, um grupo de pesquisa da Universidade de Zurique (UZH) criou um algoritmo que pode encontrar a trajetória mais rápida para guiar um quadrotor – um drone com quatro hélices – através de uma série de waypoints em um circuito.

“Nosso drone bateu a volta mais rápida de dois pilotos humanos de classe mundial em uma pista de corrida experimental”, diz Davide Scaramuzza, que chefia o Grupo de Robótica e Percepção da UZH e o Rescue Robotics Grand Challenge da NCCR Robotics, que financiou a pesquisa.

“A novidade do algoritmo é que ele é o primeiro a gerar trajetórias otimizadas no tempo que consideram plenamente as limitações dos drones”, diz Scaramuzza. Trabalhos anteriores baseavam-se em simplificações do sistema quadrotor ou da descrição da trajetória de vôo e, portanto, eram abaixo do ideal.

“A ideia principal é, em vez de atribuir seções da trajetória de vôo a waypoints específicos, que nosso algoritmo apenas diga ao drone para passar por todos os waypoints, mas não como ou quando fazer isso”, acrescenta Philipp Foehn, aluno de doutorado e primeiro autor do papel.

Câmeras externas fornecem informações de posição em tempo real

Os pesquisadores tinham o algoritmo e dois pilotos humanos voam no mesmo quadrotor em um circuito de corrida. Eles empregaram câmeras externas para capturar com precisão o movimento dos drones e – no caso do drone autônomo – para fornecer informações em tempo real ao algoritmo sobre onde o drone estava a qualquer momento.

Isso mostra um drone voando sobre a água
Um drone voando através da fumaça para visualizar os complexos efeitos aerodinâmicos. Crédito: Grupo de Robótica e Percepção, Universidade de Zurique

Para garantir uma comparação justa, os pilotos humanos tiveram a oportunidade de treinar no circuito antes da corrida. Mas o algoritmo venceu: todas as voltas foram mais rápidas que as humanas e o desempenho foi mais consistente. Isso não é surpreendente, porque uma vez que o algoritmo encontrou a melhor trajetória, ele pode reproduzi-la fielmente muitas vezes, ao contrário dos pilotos humanos.

Antes das aplicações comerciais, o algoritmo precisará se tornar menos exigente computacionalmente, pois agora leva até uma hora para o computador calcular a trajetória ideal para o drone. Além disso, no momento, o drone depende de câmeras externas para calcular onde estava a qualquer momento.

Em trabalhos futuros, os cientistas querem usar câmeras a bordo. Mas a demonstração de que um drone autônomo pode, em princípio, voar mais rápido do que os pilotos humanos é promissora.

“Esse algoritmo pode ter grandes aplicações na entrega de pacotes com drones, inspeção, busca e resgate e muito mais”, diz Scaramuzza.

Sobre estas notícias de pesquisa de IA e robótica

Fonte: Universidade de Zurique
Contato: Davide Scaramuzza – Universidade de Zurique
Imagem: A imagem é creditada ao Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique

Pesquisa original: Acesso fechado.
“Planejamento de tempo otimizado para vôo quadrotor waypoint” por Davide Scaramuzza et al. Ciência Robótica


Resumo

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Planejamento de tempo otimizado para vôo quadrotor waypoint

Os quadrotores estão entre os robôs voadores mais ágeis. No entanto, o planejamento de trajetórias otimizadas no tempo no limite de atuação por meio de vários pontos de passagem permanece um problema em aberto. Isso é crucial para aplicações como inspeção, entrega, busca e resgate e corrida de drones.

Os primeiros trabalhos usaram formulações de trajetória polinomial, que não exploram todo o potencial do atuador por causa de sua suavidade inerente. Trabalhos recentes recorreram à otimização numérica, mas exigem que os waypoints sejam alocados como custos ou restrições em tempos discretos específicos. No entanto, esta alocação de tempo é a priori desconhecida e torna os trabalhos anteriores incapazes de produzir trajetórias verdadeiramente otimizadas no tempo.

Para gerar trajetórias verdadeiramente otimizadas no tempo, propomos uma solução para o problema de alocação de tempo enquanto exploramos todo o potencial do atuador do quadrotor. Conseguimos isso introduzindo uma formulação de progresso ao longo da trajetória, que permite a otimização simultânea da alocação do tempo e da própria trajetória.

Comparamos nosso método com abordagens relacionadas e o validamos em voos do mundo real em um dos maiores sistemas de captura de movimento do mundo, onde superamos pilotos especialistas em drones humanos em uma tarefa de corrida de drones.

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