Tras un devastador terremoto, los vehículos aéreos no tripulados (UAV) podrían volar a través de un edificio colapsado para mapear la escena, proporcionando a los rescatistas la información que necesitan para llegar rápidamente a los sobrevivientes.

Pero esto sigue siendo un problema extremadamente desafiante para un robot autónomo, que tendría que ajustar rápidamente su trayectoria para evitar obstáculos repentinos mientras se mantiene en curso.

Investigadores del MIT y la Universidad de Pensilvania desarrollaron un nuevo sistema de planificación de trayectorias que aborda ambos desafíos a la vez. Su técnica permite que un UAV reaccione a los obstáculos en milisegundos mientras mantiene una ruta de vuelo suave que minimiza el tiempo de traslado.

Su sistema utiliza una nueva formulación matemática que garantiza que el robot viaje de manera segura a su destino a lo largo de un camino factible y que requiere menos potencia computacional que otras técnicas. De esta manera, genera trayectorias más suaves y rápidas que los métodos de última generación.

El planificador de trayectorias también es lo suficientemente eficiente para vuelos en tiempo real utilizando únicamente la computadora y los sensores a bordo del robot.

Denominado MIGHTY, el sistema de código abierto no requiere paquetes de software propietarios que pueden costar cientos de miles de dólares. Podría implementarse más fácilmente en una variedad más amplia de entornos reales.

Además de operaciones de búsqueda y rescate, MIGHTY podría utilizarse en aplicaciones como la entrega de última milla en espacios urbanos, donde los UAV deben evitar edificios, cables y personas, o en la inspección industrial de estructuras complejas, como turbinas eólicas.

“MIGHTY logra un rendimiento comparable o superior utilizando solo herramientas de código abierto, lo que significa que cualquier investigador, estudiante o empresa — en cualquier parte del mundo — puede usarlo libremente. Al eliminar esta barrera de costos, MIGHTY ayuda a democratizar la planificación de trayectorias de alto rendimiento y abre la puerta a que una comunidad mucho más amplia construya sobre este trabajo”, dice Kota Kondo, estudiante de posgrado en aeronáutica y astronáutica y autor principal de un artículo sobre este planificador de trayectorias.

Kondo comparte la autoría del artículo con Yuwei Wu, estudiante de posgrado en la Universidad de Pensilvania; Vijay Kumar, profesor en UPenn; y el autor principal Jonathan P. How, profesor Ford de aeronáutica y astronáutica e investigador principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS) y el Laboratorio de Controles Aeroespaciales (ACL) en el MIT. La investigación aparece en IEEE Robotics and Automation Letters.

Superando compensaciones

Cuando Kondo era niño, ocurrió el accidente nuclear de Fukushima Daiichi tras el Gran Terremoto del Este de Japón. Con la escuela cancelada, Kondo quedó atrapado en casa y veía las noticias todos los días mientras los trabajadores exploraban y aseguraban el sitio del reactor. Algunos trabajadores aún tenían que ingresar a áreas peligrosas para contener el daño y evaluar la situación, exponiéndose a altas dosis de material radiactivo.

“Me apasioné por crear robots autónomos que puedan entrar en estas situaciones dinámicas y peligrosas, luego regresar e informar a los humanos que permanecen fuera de peligro”, dice Kondo.

Esta tarea requiere un fuerte planificador de trayectorias, que es un software que decide el camino que debe seguir un robot para llegar de manera segura del punto A al punto B.

Pero muchos sistemas existentes fuerzan compensaciones que limitan el rendimiento.

Si bien algunos sistemas comerciales pueden generar trayectorias suaves rápidamente, pueden costar cientos de miles de dólares. Las alternativas de código abierto a menudo rinden menos que los solucionadores comerciales o son difíciles de usar.

Con MIGHTY, Kondo y sus colegas desarrollaron un sistema de código abierto que produce trayectorias de alta calidad y suavidad mientras reacciona a obstáculos en tiempo real, y que es lo suficientemente rápido para el vuelo usando solo componentes a bordo.

Para lograrlo, superaron un desafío clave que limita a muchos sistemas de código abierto.

Estos métodos generalmente estiman cuánto tiempo le tomará al robot ir del punto A al punto B como primer paso. A partir de esa estimación fija del tiempo de viaje, el planificador encuentra el mejor camino para llegar al destino.

Si bien el uso de un tiempo de viaje fijo permite que el planificador genere rápidamente una trayectoria, tiene desventajas. Por ejemplo, si el UAV debe desviarse mucho para evitar obstáculos, podría verse obligado a aumentar su velocidad para cumplir con el tiempo de viaje establecido. Esto dificulta la evasión de peligros repentinos.

Un método MIGHTY

En cambio, MIGHTY utiliza una técnica matemática llamada spline de Hermite, que optimiza el tiempo de viaje y la ruta de vuelo conjuntamente, en un solo paso, para formar una trayectoria suave que puede ser controlada con precisión.

“Optimizar juntos los componentes espaciales y temporales nos da mejores resultados, pero ahora la optimización se vuelve tan grande que es más difícil de resolver en un tiempo factible”, dice Kondo.

Los investigadores usaron una técnica ingeniosa para reducir esta carga computacional.

En lugar de generar una trayectoria desde cero cada vez, MIGHTY hace una suposición inicial de una trayectoria. Luego la refina mediante una optimización iterativa, utilizando un mapa de la escena generado por los sensores lidar del UAV.

“Podemos hacer una estimación decente de cómo debería ser la trayectoria, lo cual es mucho más rápido que generarlo todo desde cero”, dice Kondo.

Esto permite que MIGHTY reaccione en tiempo real ante obstáculos desconocidos mientras mantiene la trayectoria suave y minimiza el tiempo de viaje. El sistema utiliza los componentes a bordo del UAV, lo cual es importante para aplicaciones donde un robot podría alejarse mucho de una estación base.

En experimentos simulados, MIGHTY necesitó solo aproximadamente el 90 por ciento del tiempo de cómputo requerido por los métodos de última generación, mientras llegaba de forma segura a su destino alrededor de un 15 por ciento más rápido que estos enfoques.

Cuando probaron el sistema en robots reales, alcanzó una velocidad de 6,7 metros por segundo mientras evitaba todos los obstáculos que aparecían en su camino.

“Con MIGHTY, todo está integrado en una sola pieza. No necesita comunicarse con ningún otro software para obtener una solución. Esto nos ayuda a ser incluso más rápidos que algunos de los solucionadores comerciales”, dice Kondo.

En el futuro, los investigadores desean mejorar MIGHTY para que pueda usarse para controlar múltiples robots a la vez y realizar más experimentos de vuelo en entornos desafiantes. Esperan seguir perfeccionando el sistema de código abierto en función de los comentarios de los usuarios.

“MIGHTY realiza una contribución importante a la navegación ágil de robots al revisar la representación de la trayectoria en sí. Las splines de Hermite ya se han utilizado con éxito en la localización y mapeo visual simultáneos, y es bueno ver que ahora se exploten sus ventajas para la planificación de trayectorias en robots móviles. Al permitir la optimización conjunta de la geometría del trayecto, el tiempo, la velocidad y la aceleración y mantener el control local de la trayectoria, MIGHTY otorga a los robots mayor libertad para calcular movimientos rápidos y dinámicamente factibles en entornos congestionados”, dice Davide Scaramuzza, profesor y director del Grupo de Robótica y Percepción de la Universidad de Zúrich, quien no participó en este estudio.

Esta investigación fue financiada, en parte, por el Laboratorio de Investigación del Ejército de los Estados Unidos y la Agencia de Ciencia y Tecnología de Defensa de Singapur.

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