Uma figura mostra múltiplas rotas de voo enquanto um UAV começa no centro e voa em direção a 24 alvos (pontos ao redor do perímetro). As trajetórias de vôo são principalmente vermelhas e terminam em cores frias, apresentando velocidade reduzida. As nuvens do arco-íris representam obstáculos, com cores mais frias representando obstáculos mais altos. Crédito: Cortesia dos pesquisadores.
Por Adam Zewe
Após um terremoto devastador, veículos aéreos não tripulados (UAVs) poderiam voar através de um prédio desabado para mapear o native, fornecendo às equipes de resgate as informações necessárias para chegar rapidamente aos sobreviventes.
Mas este continua a ser um problema extremamente desafiador para um robô autônomo, que precisaria ajustar rapidamente sua trajetória para evitar obstáculos repentinos enquanto permanece no curso.
Pesquisadores do MIT e da Universidade da Pensilvânia desenvolveram um novo sistema de planejamento de trajetória que aborda os dois desafios ao mesmo tempo. Sua técnica permite que um UAV reaja a obstáculos em milissegundos enquanto permanece em uma trajetória de vôo suave que minimiza o tempo de viagem.
Seu sistema usa uma nova formulação matemática que garante que o robô viaje com segurança até seu destino ao longo de um caminho viável e que seja menos intensivo em termos computacionais do que outras técnicas. Desta forma, gera trajetórias mais suaves mais rapidamente do que os métodos mais modernos.
O planejador de trajetória também é eficiente o suficiente para voos em tempo actual usando apenas o computador de bordo e os sensores do robô.
Chamado de MIGHTY, o sistema de código aberto não requer pacotes de software program proprietários que podem custar centenas de milhares de dólares. Poderia ser mais facilmente implantado em uma ampla variedade de ambientes do mundo actual.
Além da busca e resgate, o MIGHTY poderia ser utilizado em aplicações como entrega de última milha em espaços urbanos, onde os UAVs precisam evitar edifícios, fios e pessoas, ou na inspeção industrial de estruturas complexas, como turbinas eólicas.
“O MIGHTY alcança um desempenho comparável ou melhor usando apenas ferramentas de código aberto, o que significa que qualquer pesquisador, estudante ou empresa – em qualquer lugar do mundo – pode usá-lo livremente. Ao remover essa barreira de custos, o MIGHTY ajuda a democratizar o planejamento de trajetória de alto desempenho e abre a porta para uma comunidade muito mais ampla desenvolver esse trabalho”, diz Kota Kondo, estudante de pós-graduação em aeronáutica e astronáutica e autor principal de um artigo sobre esse planejador de trajetória.
Kondo é acompanhado no artigo por Yuwei Wu, um estudante de pós-graduação da Universidade da Pensilvânia; Vijay Kumar, professor da UPenn; e o autor sênior Jonathan P. How, professor de aeronáutica e astronáutica da Ford e investigador principal do Laboratório de Sistemas de Informação e Decisão (LIDS) e do Laboratório de Controles Aeroespaciais (ACL) do MIT. A pesquisa aparece em Cartas de Robótica e Automação IEEE.
Superando compensações
Quando Kondo period criança, o acidente nuclear de Fukushima Daiichi ocorreu após o Grande Terremoto no Leste do Japão. Com as aulas canceladas, Kondo ficou preso em casa e assistia ao noticiário todos os dias enquanto os trabalhadores exploravam e protegiam o native do reator. Alguns trabalhadores ainda tiveram que entrar em áreas perigosas para conter os danos e avaliar a situação, expondo-os a altas doses de materials radioativo.
“Fiquei apaixonado pela criação de robôs autônomos que possam entrar nessas situações dinâmicas e perigosas e depois voltar e reportar aos humanos que ficam fora de perigo”, diz Kondo.
Esta tarefa requer um planejador de trajetória forte, que é um software program que determine o caminho que um robô deve seguir para chegar com segurança do ponto A ao ponto B.
Mas muitos sistemas existentes impõem compensações que limitam o desempenho.
Embora alguns sistemas comerciais possam gerar rapidamente trajetórias suaves, eles podem custar centenas de milhares de dólares. As alternativas de código aberto geralmente apresentam desempenho inferior em comparação aos solucionadores comerciais ou são difíceis de usar.
Com o MIGHTY, Kondo e seus colegas desenvolveram um sistema de código aberto que produz trajetórias suaves e de alta qualidade enquanto reage a obstáculos em tempo actual, e que funciona rápido o suficiente para voar usando apenas componentes integrados.
Para fazer isso, eles superaram um desafio importante que limita muitos sistemas de código aberto.
Esses métodos geralmente estimam quanto tempo o robô levará para ir do ponto A ao ponto B como primeiro passo. A partir dessa estimativa fixa do tempo de viagem, o planejador encontra o melhor caminho para chegar ao destino.
Embora o uso de um tempo de viagem fixo permita ao planejador gerar rapidamente uma trajetória, ele apresenta desvantagens. Por um lado, se o UAV tiver de se desviar muito do seu caminho para evitar obstáculos, poderá ser forçado a aumentar a velocidade para cumprir o orçamento fixo de tempo de viagem. Isso torna mais difícil evitar perigos repentinos.
Um método PODEROSO
Em vez disso, o MIGHTY usa uma técnica matemática, chamada spline Hermite, que otimiza o tempo de viagem e a trajetória de voo juntos, em uma única etapa, para formar uma trajetória suave que pode ser controlada com precisão.
“Otimizar os componentes espaciais e temporais juntos nos traz melhores resultados, mas agora a otimização se torna tão maior que é mais difícil de resolver em um período de tempo viável”, diz Kondo.
Os pesquisadores usaram uma técnica inteligente para reduzir essa sobrecarga computacional.
Em vez de gerar uma trajetória do zero a cada vez, o MIGHTY faz uma estimativa inicial da trajetória. Em seguida, refina a trajetória por meio de uma otimização iterativa, usando um mapa da cena gerado pelos sensores lidar do UAV.
“Podemos adivinhar qual deveria ser a trajetória, o que é muito mais rápido do que gerar tudo do nada”, diz Kondo.
Isso permite que o MIGHTY reaja em tempo actual a obstáculos desconhecidos, mantendo a trajetória suave e minimizando o tempo de viagem. O sistema utiliza os componentes integrados do UAV, o que é importante para aplicações onde um robô pode viajar para longe de uma estação base.
Em experimentos simulados, o MIGHTY precisou de apenas cerca de 90% do tempo de computação exigido pelos métodos de última geração, enquanto chegava com segurança ao seu destino cerca de 15% mais rápido do que essas abordagens.
Quando testaram o sistema em robôs reais, ele atingiu uma velocidade de 6,7 metros por segundo, evitando todos os obstáculos que apareciam em seu caminho.
“Com o MIGHTY, tudo é integrado em uma única peça. Não é necessário conversar com nenhum outro software program para obter uma solução. Isso nos ajuda a ser ainda mais rápidos do que alguns solucionadores comerciais”, diz Kondo.
No futuro, os pesquisadores querem aprimorar o MIGHTY para que ele possa ser usado para controlar vários robôs ao mesmo tempo e realizar mais experimentos de voo em ambientes desafiadores. Eles esperam continuar melhorando o sistema de código aberto com base no suggestions dos usuários.
“O MIGHTY dá uma contribuição importante para a navegação ágil do robô ao revisitar a própria representação da trajetória. Os splines Hermite já foram usados com sucesso na localização e mapeamento visible simultâneo, e é bom ver suas vantagens sendo agora exploradas para o planejamento de trajetória em robôs móveis. Ao permitir a otimização conjunta da geometria do caminho, tempo, velocidade e aceleração, mantendo o controle native da trajetória, o MIGHTY dá aos robôs mais liberdade para calcular movimentos rápidos e dinamicamente viáveis em ambientes desordenados”, diz Davide Scaramuzza, professor e diretor de o Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique, que não esteve envolvido nesta pesquisa.
Esta pesquisa foi financiada, em parte, pelo Laboratório de Pesquisa do Exército dos Estados Unidos e pela Agência de Ciência e Tecnologia de Defesa em Cingapura.
Notícias do MIT