Hasta ahora, los pilotos humanos de drones siempre habían superado los sistemas autónomos de drones en carreras, pero un nuevo desarrollo promete cambiar sustancialmente la historia. Se trata de un nuevo algoritmo que puede hacer que los drones trabajen incluso más rápido que los automóviles de carrera piloteados por humanos.
El equipo de investigación de la Universidad de Zúrich, a cargo del proyecto, lo presentó en un artículo en la revista Science, donde explican que el algoritmo permite a los drones encontrar, de manera autónoma, la trayectoria más rápida dentro de un circuito. Y, de hecho, en las pruebas este superó a los pilotos humanos de clase mundial.
Rapidez y eficacia, dos rasgos de los pilotos humanos de drones
Muy seguido, la utilidad va de la mano con la rapidez. Algunos artefactos o métodos son sustancialmente útiles, pero implementarlos toma demasiado tiempo. Y quien crea que pueda lidiar con ello siempre y cuando obtenga un buen resultado, puede imaginarse trabajando en una laptop lenta.
La historia con drones no ha sido diferente. En la actualidad, los drones se usan para buscar sobrevivientes en ubicaciones de difícil acceso y lugares en los que han ocurrido desastres, inspeccionar edificios, tomar imágenes de volcanes peligrosos, ubicar pozos petroleros e incluso hacer servicios de entrega.
Los drones ofrecen la ventaja de limitar la exposición humana a riesgos y de ofrecernos una vista cercana, o mejores ángulos, de ciertos lugares y situaciones. A pesar de ello, la duración limitada de su batería amerita que los pilotos hagan su trabajo lo más rápido posible.
Los pilotos humanos siempre superaban los sistemas autónomos de drones
Y, en efecto, lo hacen, incluso a pesar de que el proceso no sea tan fácil como decirlo. Para ponernos mejor en contexto, en la piloteo de un dron será necesario buscar puntos de referencia y ubicaciones específicas sin titubear demasiado, siempre adoptando la mejor trayectoria y velocidad adecuada para cumplir con el objetivo.
Los mejores pilotos humanos de drones han demostrado ser muy buenos a pesar de estas limitaciones. Y, según indican los investigadores, no habían sido superados por sistemas autónomos de drones en una competencia hasta que empezaron las pruebas de su nuevo algoritmo que mejora la rapidez.
La clave del éxito: trazar la ruta de vuelo y proporcionar autonomía al dron
A diferencia de trabajos previos, este se centró en proporcionar a la máquina mayor autonomía. Antes el enfoque era simplificar el sistema cuadrotos o en trazar la ruta de vuelo y los movimientos; sin embargo, en esta oportunidad la clave fue asignar puntos específicos de ruta de vuelo.
El nuevo algoritmo le dice al dron que pase por estos puntos de ruta, mas no cuándo hacerlo ni cómo hacerlo. Es decir, el desarrollo es capaz de generar trayectorias acertadas en un tiempo óptimo de acuerdo a la idiosincrasia de los drones, aportando mayor rapidez y autonomía.
El algoritmo fue más rápido que los pilotos de drones humanos
Pero, ¿funciona esto en la vida real? Para probar su algoritmo, los investigadores lo hicieron competir con dos pilotos humanos que volarían el mismo quadrotor a través de un mismo circuito de carreras.
Durante el experimento, colocaron cámaras externas que monitorearían con precisión el movimiento de todos los drones participantes. Pero además, estas proporcionarían información en tiempo real al dron autónomo con el nuevo algoritmo integrado para ubicarse.
Suena como una ventaja hacia el algoritmo, pero los pilotos humanos también tuvieron su cuota de comodidad. Antes de la carrera, tuvieron la oportunidad de entrenar en el circuito para prepararse.
Mejoras a futuro
A pesar de ello, el algoritmo de autonomía y rapidez superó a los pilotos experimentados de drones: todas sus vueltas fueron más rápidas que las de los humanos. Además, su rendimiento fue mayor.
Por el momento, los desarrolladores trabajarán en mejorar los aspectos computacionales, ya que, pese a haber ganado la competencia, la computadora del dron tarda hasta una hora en determinar la trayectoria más óptima. Además, esperan mejorar la dependencia de cámaras externas e integrarlas a bordo.
Referencia:
Time-optimal planning for quadrotor waypoint flight. https://robotics.sciencemag.org/content/6/56/eabh1221
