Drone juega al balón prisionero para demostrar un nuevo y rápido sistema de detección de obstáculos

El dron esquivó con éxito una pelota que viajaba a 10 m por segundo

Para los drones la evasión de obstáculos es una pieza crucial de su tecnología, pero los sistemas disponibles comercialmente no son lo suficientemente rápidos para algunas situaciones. Ahora, los ingenieros de la Universidad de Zúrich han desarrollado un nuevo sistema que le da a los drones reflejos tan rápidos que pueden jugar y ganar al balón prisionero.

Según los investigadores, la mayoría de los sistemas actuales para evitar obstáculos tardan entre 20 y 40 milisegundos en procesar los cambios en su entorno. Eso está bien para un dron que se acerca suavemente a un edificio y encuentra su camino hacia el interior, pero no es rival para obstáculos que se mueven rápidamente como pájaros u otros drones.

Eso hace que la navegación sea un problema en ciertas situaciones, como cuando hay muchos drones juntos o en entornos dinámicos como zonas de desastre, o cuando un solo dron necesita moverse rápido.

Para el nuevo estudio los investigadores equiparon un dron quadcopter con cámaras especialmente diseñadas para detectar movimientos rápidos, así como nuevos algoritmos que los hicieron aún más rápidos. Esto reduce el tiempo de reacción a solo 3.5 milisegundos.

Las cámaras en cuestión se conocen como cámaras de eventos. En lugar de analizar cada píxel en una escena para determinar si algo se ha movido, en el caso de que las cámaras respondan píxeles individuales solo cuando detectan un cambio en la intensidad de la luz. Eso significa que los píxeles sin movimiento permanecen "silenciosos", reduciendo la carga de procesamiento y acelerando los tiempos de reacción.

Una imagen de la cámara de eventos, que muestra claramente la pelota entrante (y la persona que la lanza)

Aun así, el equipo de Zurich descubrió que las actuales cámaras de eventos no estaban sintonizadas para su uso con drones. Para adaptarse, desarrollaron sus propios algoritmos que no solo vigilan todos los "eventos" de píxeles a la vista, sino que también corrigen el movimiento del dron en tiempo real.

La primera ronda de pruebas involucró solo las cámaras, ya que el equipo arrojó varios objetos a las cámaras para probar qué tan bien podía detectarlos el algoritmo. Dependiendo del tamaño del objeto y de qué tan lejos se arrojó, el sistema tenía una precisión del 81 al 97 por ciento.

Luego pusieron estas cámaras en un dron y repitieron la prueba. El dron esquivó con éxito los objetos entrantes más del 90 por ciento del tiempo, incluida una pelota lanzada desde 3 m de distancia que viajaba a 10 m por segundo. Una cámara era suficiente cuando el dron estaba programado para conocer el tamaño del objeto, pero para los momentos en que no lo sabía, se usaron dos cámaras para medir el obstáculo entrante y reaccionar adecuadamente.

Esto no solo ayuda al dron a esquivar los objetos voladores, caídos o arrojados, sino que también puede ayudar a los drones a moverse con mayor seguridad. El equipo dice que podría traducirse en un aumento de hasta 10 veces más rápido.

"Nuestro objetivo final es hacer que un día los drones autónomos naveguen tan bien como los pilotos de drones humanos", dice Davide Falanga, autor principal del estudio. "Actualmente, en todas las aplicaciones de búsqueda y rescate donde están involucrados los drones, el humano está realmente en control. Si pudiéramos hacer que los drones autónomos naveguen de manera tan confiable como los pilotos humanos, podríamos usarlos para misiones que caen más allá de la línea de visión o más allá del alcance del control remoto".

La investigación fue publicada en la revista Science Robotics: Dynamic obstacle avoidance for quadrotors with event cameras