acrobacias de drones profundos

• Fecha : 23 de junio de 2020
• Fuente : Universidad de Zurich
• Resumen : Un algoritmo de navegación permite que los drones aprendan maniobras acrobáticas desafiantes. Los cuadricópteros autónomos se pueden entrenar usando simulaciones para aumentar su velocidad, agilidad y eficiencia, lo que beneficia las operaciones convencionales de búsqueda y rescate.

Desde el comienzo del vuelo, los pilotos han utilizado maniobras acrobáticas para probar los límites de sus aviones. Lo mismo ocurre con los drones voladores: los pilotos profesionales a menudo miden los límites de sus drones y miden su nivel de dominio al volar tales maniobras en competiciones

Mayor eficiencia, velocidad máxima

En colaboración con la empresa de microprocesadores Intel, un equipo de investigadores de la Universidad de Zúrich ha desarrollado un helicóptero quadrotor, o quadcopter, que puede aprender a volar maniobras acrobáticas. Si bien un bucle de potencia o una función de barril podrían no ser necesarios en los convencionalesoperaciones de drones, un dron capaz de realizar tales maniobras probablemente sea mucho más eficiente. Se puede llevar a sus límites físicos, aprovechar al máximo su agilidad y velocidad, y cubrir más distancia dentro de la vida útil de la batería.

Los investigadores han desarrollado un algoritmo de navegación que permite que los drones realicen varias maniobras de manera autónoma, utilizando nada más que mediciones de sensores a bordo. Para demostrar la eficiencia de su algoritmo, los investigadores realizaron maniobras como un bucle de potencia, un barril o unvolteo matty, durante el cual el dron está sujeto a un empuje muy alto y una aceleración angular extrema. "Esta navegación es otro paso hacia la integración de drones autónomos en nuestra vida cotidiana", dice Davide Scaramuzza, profesor de robótica y jefe del grupo de robótica y percepción en elUniversidad de Zurich.

Entrenado en simulación

En el núcleo del nuevo algoritmo se encuentra una red neuronal artificial que combina la entrada de la cámara y los sensores integrados y traduce esta información directamente en comandos de control. La red neuronal se entrena exclusivamente a través de maniobras acrobáticas simuladas. Esto tiene varias ventajas: las maniobras puedense puede simular fácilmente a través de trayectorias de referencia y no requiere demostraciones costosas por parte de un piloto humano. El entrenamiento puede escalar a un gran número de maniobras diversas y no representa ningún riesgo físico para el quadcopter.

Solo unas pocas horas de entrenamiento de simulación son suficientes y el quadcopter está listo para usar, sin requerir ajustes adicionales con datos reales. El algoritmo usa la abstracción de la entrada sensorial de las simulaciones y la transfiere al mundo físico ". Nuestroel algoritmo aprende a realizar maniobras acrobáticas que son desafiantes incluso para los mejores pilotos humanos ", dice Scaramuzza.

Drones rápidos para misiones rápidas

Sin embargo, los investigadores reconocen que los pilotos humanos siguen siendo mejores que los drones autónomos. "Los pilotos humanos pueden procesar rápidamente situaciones inesperadas y cambios en los alrededores, y son más rápidos de ajustar", dice Scaramuzza. Sin embargo, el profesor de robótica está convencido de que los dronesutilizado para misiones de búsqueda y rescate o para servicios de entrega se beneficiarán de poder cubrir largas distancias de manera rápida y eficiente.

Video: http://www.youtube.com/watch?v=2N_wKXQ6MXA&feature=youtu.be

Fuente de la historia :

Materiales proporcionado por Universidad de Zurich . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.

Referencia del diario :

1. Elia Kaufmann, Antonio Loquercio, René Ranftl, Matthias Müller, Vladlen Koltun, Davide Scaramuzza. Acrobacias de drones profundos . Robótica: ciencia y sistemas , 2020 [ resumen ]