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Cómo hacer que los UAV sean completamente autónomos
Los vehículos aéreos no tripulados (UAV para abreviar) han demostrado su utilidad como herramientas militares. Pero la mayoría de los UAV no son realmente autónomos: son operados de forma remota por un controlador humano desde el suelo.
Para volverse verdaderamente autónomos, los UAV deberán mejorar mucho en la detección de obstáculos y reaccionar a tiempo para evitar una colisión. Esto será especialmente importante si alguna vez van a operar en espacios comerciales.
Sanjiv Singh , profesor e investigador de la Universidad Carnegie Mellon, ha desarrollado un nuevo sistema para ayudar a los UAV a hacer precisamente esto.
Dado que la mayoría de los UAV son bastante pequeños y livianos, no pueden llevar los sensores pesados y hambrientos de energía que los aviones más grandes pueden usar para detectar otros aviones. So Singh y estudiante Debadeepta Dey desarrolló un algoritmo que utiliza una cámara común y varios programas de software para detectar posibles obstáculos.
Su sistema de detección y evitación funciona en un amplio campo de visión (desde hasta tres millas de distancia) y en una amplia gama de condiciones climáticas. Para ello, encuentra puntos contrastantes en una imagen de video (como un punto oscuro contra nubes blancas) y los rastrea para determinar el movimiento.
En el video a continuación, el sistema describe los objetos en movimiento en rojo, como un avión (que se distingue por el cuadro verde). También identifica el movimiento característico del polvo, en lugar de un obstáculo volador, en la lente (azul).
Haga clic aquí para ver una versión más grande del video.
Hemos demostrado que el sentido y la evitación para vehículos aéreos no tripulados que utilizan sensores pasivos es una posibilidad muy real, y con un poco más de tiempo y madurez, esto evolucionará hacia una tecnología estándar desplegable, dice Dey, quien presentó detalles del sistema en el Conferencia internacional sobre robótica de campo y servicio ayer.
El sistema de detección y evitación puede detectar un pequeño avión de dos plazas a cinco millas de distancia, dice Dey. Hasta ahora, él y Singh lo han probado desde tierra utilizando aviones reales. Actualmente, produce algunos falsos positivos (identificando errores como aviones, por ejemplo), pero los investigadores planean acoplar un sensor lidar a la cámara para mejorarlo. Al hacer rebotar un rayo láser en el obstáculo, el LIDAR medirá su distancia para ayudar a determinar si realmente se trata de un avión en curso de colisión o simplemente de un insecto que se monta.