En el futuro, se podrían utilizar drones autónomos para trasladar inventario entre grandes almacenes. Un dron podría volar hacia una estructura semioscura del tamaño de varios campos de fútbol y recorrer cientos de pasillos idénticos antes de atracar en el lugar preciso donde se necesita su envío.

La mayoría de los drones actuales probablemente tendrían dificultades para completar esta tarea, ya que los drones suelen navegar en exteriores utilizando GPS, que no funciona en entornos interiores. Para la navegación en interiores, algunos drones emplean visión artificial o lidar, pero ambas técnicas no son fiables en entornos oscuros o habitaciones con paredes lisas o elementos repetitivos.

Los investigadores del MIT han presentado un nuevo método que permite que un dron se localice por sí mismo, o determine su posición, en entornos interiores, oscuros y con poca visibilidad. La autolocalización es un paso clave en la navegación autónoma.

Los investigadores desarrollaron un sistema llamado MiFly , en el que un dron utiliza ondas de radiofrecuencia (RF), reflejadas por una única etiqueta colocada en su entorno, para autolocalizarse de forma autónoma.

Dado que MiFly permite la autolocalización con una sola etiqueta pequeña, que se puede fijar a una pared como si fuera una pegatina, sería más económico y más fácil de implementar que los sistemas que requieren varias etiquetas. Además, dado que la etiqueta MiFly refleja las señales enviadas por el dron, en lugar de generar su propia señal, puede funcionar con muy poca potencia.

Dos radares estándar instalados en el dron le permiten localizar el objeto en relación con la etiqueta. Esas mediciones se combinan con los datos del ordenador de a bordo del dron, lo que le permite estimar su trayectoria.

Los investigadores realizaron cientos de experimentos de vuelo con drones reales en entornos interiores y descubrieron que MiFly localizaba consistentemente el dron a menos de 7 centímetros de distancia.

“A medida que nuestra comprensión de la percepción y la computación mejora, a menudo nos olvidamos de las señales que están más allá del espectro visible. Aquí, hemos mirado más allá del GPS y la visión por computadora hacia las ondas milimétricas, y al hacerlo, hemos abierto nuevas posibilidades para los drones en entornos interiores que antes no eran posibles”, dice Fadel Adib, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, director del grupo de Cinética de Señales en el Media Lab del MIT y autor principal de un artículo sobre MiFly.

Adib está acompañado en el artículo por los coautores principales y asistentes de investigación Maisy Lam y Laura Dodds; Aline Eid, una ex posdoctoral que ahora es profesora asistente en la Universidad de Michigan; y Jimmy Hester, director de tecnología y cofundador de Atheraxon, Inc. La investigación se presentará en la Conferencia IEEE sobre Comunicaciones Informáticas.

Señales retrodispersadas

Para que los drones pudieran localizarse por sí solos en entornos oscuros e interiores, los investigadores decidieron utilizar señales de ondas milimétricas. Las ondas milimétricas, que se utilizan habitualmente en los radares modernos y en los sistemas de comunicación 5G, funcionan en la oscuridad y pueden atravesar materiales cotidianos como cartón, plástico y paredes interiores.

Se propusieron crear un sistema que pudiera funcionar con una sola etiqueta, de modo que fuera más barato y más fácil de implementar en entornos comerciales. Para garantizar que el dispositivo siguiera consumiendo poca energía, diseñaron una etiqueta de retrodispersión que refleja las señales de ondas milimétricas enviadas por el radar a bordo de un dron. El dron utiliza esos reflejos para localizarse por sí mismo.

Pero el radar del dron recibiría señales reflejadas de todo el entorno, no solo de la etiqueta. Los investigadores superaron este desafío empleando una técnica llamada modulación. Configuraron la etiqueta para agregar una pequeña frecuencia a la señal que dispersa de regreso al dron.

“Ahora, las reflexiones del entorno circundante regresan en una frecuencia, pero las reflexiones de la etiqueta regresan en una frecuencia diferente. Esto nos permite separar las respuestas y observar solo la respuesta de la etiqueta”, dice Dodds.

Sin embargo, con una sola etiqueta y un radar, los investigadores solo podían calcular las distancias. Necesitaban múltiples señales para calcular la ubicación del dron.

En lugar de utilizar más etiquetas, añadieron un segundo radar al dron, montando uno horizontalmente y otro verticalmente. El radar horizontal tiene una polarización horizontal, lo que significa que envía señales en sentido horizontal, mientras que el radar vertical tendría una polarización vertical.

Incorporaron polarización en las antenas de la etiqueta para poder aislar las señales separadas enviadas por cada radar.

“Las gafas de sol polarizadas reciben una determinada polarización de la luz y bloquean otras polarizaciones. Aplicamos el mismo concepto a las ondas milimétricas”, explica Lam.

Además, aplicaron diferentes frecuencias de modulación a las señales verticales y horizontales, reduciendo aún más las interferencias.

Estimación precisa de la ubicación

Esta arquitectura de doble polarización y doble modulación proporciona la ubicación espacial del dron. Pero los drones también se mueven en ángulo y rotan, por lo que para que un dron pueda navegar, debe estimar su posición en el espacio con respecto a seis grados de libertad, con datos de trayectoria que incluyen inclinación, guiñada y balanceo, además de los habituales hacia adelante/atrás, izquierda/derecha y arriba/abajo.

“La rotación de los drones añade mucha ambigüedad a las estimaciones de las ondas milimétricas. Esto es un gran problema porque los drones giran bastante mientras vuelan”, afirma Dodds.

Superaron estos desafíos utilizando la unidad de medición inercial incorporada al dron, un sensor que mide la aceleración, así como los cambios de altitud y actitud. Al fusionar esta información con las mediciones de ondas milimétricas reflejadas por la etiqueta, permitieron a MiFly estimar la pose completa de seis grados de libertad del dron en solo unos pocos milisegundos.

Probaron un dron equipado con MiFly en varios entornos interiores, incluido su laboratorio, el espacio de vuelo del MIT y los oscuros túneles debajo de los edificios del campus. El sistema logró una alta precisión de manera constante en todos los entornos, localizando el dron con una precisión de siete centímetros en muchos experimentos.

Además, el sistema fue casi tan preciso en situaciones en las que la etiqueta no estaba a la vista del dron. Lograron estimaciones de localización confiables hasta a 6 metros de la etiqueta.

En el futuro, esta distancia podría ampliarse con el uso de hardware adicional, como amplificadores de alta potencia, o mejorando el diseño del radar y la antena. Los investigadores también planean realizar más investigaciones incorporando MiFly a un sistema de navegación autónomo. Esto podría permitir que un dron decida dónde volar y ejecute una ruta de vuelo utilizando tecnología de ondas milimétricas.

“La infraestructura y los algoritmos de localización que desarrollamos para este trabajo son una base sólida para continuar y hacerlos más robustos para permitir diversas aplicaciones comerciales”, afirma Lam.

Esta investigación está financiada, en parte, por la National Science Foundation y el MIT Media Lab.

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