Los halcones peregrinos inspiran una nueva estrategia de vuelo térmico para vehículos aéreos no tripulados

Las térmicas son regiones cálidas de la atmósfera que se mueven hacia arriba más rápidamente que la velocidad de descenso de un planeador o un pájaro. En consecuencia, los pilotos y las aves que pueden encontrar y explotar las térmicas, pueden permanecer en el aire durante más tiempo, utilizando menos combustible.

No es de extrañar, entonces, que los diseñadores de vehículos aéreos no tripulados (UAV) estén interesados ​​en encontrar estrategias para encontrar y explotar las térmicas.

Los pilotos de planeadores ya tienen un conjunto simple de reglas desarrolladas por el piloto de planeadores de larga distancia Helmut Reichmann (quien murió en una colisión en el aire en 1992). Los pilotos aplican estas llamadas reglas de Reichmann cuando ascienden en espiral debido a una térmica. Las reglas son estas:
1. Si la subida mejora, ensanche la espiral disminuyendo el ángulo de inclinación lateral.
2. Si la subida se deteriora, apriete la espiral aumentando el ángulo de inclinación lateral.
3. Y si la subida permanece constante, mantenga constante el ángulo de inclinación lateral.

Esto funciona razonablemente bien pero tiene limitaciones importantes, particularmente cuando hay ruido térmico (es decir, turbulencia) en la atmósfera. Las turbulencias pueden engañar a los viajeros haciéndoles pensar que están en una térmica cuando en realidad no lo están; y viceversa, engañarlos haciéndoles pensar que no están en una térmica cuando lo están.

Por supuesto, existen otras estrategias. Más recientemente, los investigadores han comenzado a utilizar datos de GPS para registrar sus rutas de vuelo y medir la velocidad de ascenso para varios ángulos de inclinación. Luego, pueden usar esta información para estimar el centro de cualquier térmica y así explotarla más completamente.

El problema con este enfoque es que es computacionalmente costoso y consume mucha energía. Y ese es un factor crucial para los UAV que tienen una potencia a bordo limitada.

Hoy, Zsuzsa Ákos de la Universidad de Eötvös en Hungría y algunos amigos sugieren otro enfoque inspirado en videos y rastreo GPS de halcones peregrinos en vuelo. Resulta que estos maestros del vuelo térmico emplean una estrategia contraria a la intuición: en lugar de girar en espiral en una dirección para quedarse con una sola térmica, cambian constantemente la dirección de sus espirales.

A primera vista, parece extraño. Cambia la dirección de tu espiral e inmediatamente saldrás volando de una térmica. Pero Ákos y compañía han simulado esta estrategia y dicen que hay un método en esta locura.

La clave es reconocer que la atmósfera está llena de térmicas que se distribuyen en el espacio 3D de formas complejas. Según su simulación, la razón por la que el cambio de dirección funciona tan bien es que permite al aviador muestrear el volumen de la atmósfera de manera más eficaz, lo que hace más probable que encuentre una mejor térmica. Fundamentalmente, esto funciona particularmente bien cuando hay turbulencias.

La nueva estrategia es computacionalmente simple y, por lo tanto, requiere poca potencia para implementarla. Entonces, la idea es que los UAV podrían volar por más tiempo, usando menos energía, si copiaran el comportamiento de vuelo del halcón.

Sin embargo, este es un trabajo en progreso. Exactamente cuánto mejor ha terminado el cambio de dirección, digamos, las reglas de Reichmann aún no está claro. Ákos y compañía dicen que sus simulaciones indican que el cambio de dirección es superior cuando las térmicas tienen un radio de 100 a 200 metros. Pero dicen que las reglas de Reichmann parecen ser mejores para térmicas más grandes, donde la turbulencia es más fácil de detectar.

Claramente, se necesita más trabajo, sobre todo en el estudio de cómo las aves resuelven este problema. La naturaleza ha tenido un poco más de tiempo que los ingenieros de vehículos aéreos no tripulados para trabajar en este problema. Y aunque los científicos informáticos han comenzado a utilizar un enfoque de algoritmo evolutivo en esta tarea, es evidente que hay mucho más que aprender.

Ref: arxiv.org/abs/1012.0434 : Vuelo térmico de aves y vehículos aéreos no tripulados

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