Navigazione con droni in ambienti incerti
La loro nuova tecnologia NanoMap promette di dare ai droni la capacità di navigare costantemente a una velocità di 20 miglia orarie attraverso luoghi ricchi di ostacoli come foreste o magazzini, in cui anche il minimo errore di calcolo può portare a un incidente.
"NanoMap è un sistema di mappatura che consente ai droni di volare ad alta velocità attraverso ambienti densi come foreste e magazzini", studente laureato del MIT CSAIL Pietro Firenze ha detto a Digital Trends. “L’intuizione chiave del sistema è che modella attivamente e tiene conto dell’incertezza di non essere sicuri al 100% su dove si trova il drone nello spazio. Ciò lo rende un approccio più flessibile per volare in ambienti del mondo reale che non è possibile prevedere in anticipo e crea un’integrazione più profonda tra percezione e controllo”.
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Jonathan How, MIT
NanoMap è costituito da un sistema di rilevamento della profondità, che unisce perfettamente una serie di misurazioni relative all’ambiente circostante un drone. Ciò gli consente di anticipare quali piani di movimento fare riguardo sia a ciò che sta guardando attualmente sia a ciò che potrebbe vedere in futuro. Questo è diverso dalle tecnologie esistenti di pilotaggio dei droni che fanno abitualmente affidamento su mappe complesse che dicono al drone esattamente cosa c’è intorno a lui in qualsiasi momento.
L'idea di un drone ad alta velocità che non si preoccupa dei piccoli dettagli sulla sua esatta posizione suona, a meglio, controintuitivo e, nel peggiore dei casi, un po’ spaventoso, ma la tecnologia intelligente del MIT significa che è sorprendentemente efficace. Senza l’utilizzo del sistema NanoMap, il drone di prova del MIT si è schiantato il 28% delle volte se è andato fuori rotta di oltre il 5%. Con NanoMap, questi incidenti sono stati ridotti a solo il 2% dei voli che hanno deviato il 5% dalla rotta.
Secondo Pete Florence, la tecnologia potrebbe teoricamente essere utilizzata anche in qualsiasi componente hardware coinvolto nella navigazione, compreso auto a guida autonoma. C’è ancora molto lavoro da svolgere, però.
“C’è molto di più che può essere fatto in termini di miglioramento dei nostri sistemi di pianificazione, controllo, percezione ed evitamento degli ostacoli locali”, ha affermato. “Ad esempio, intendiamo lavorare sul sistema in modo che un giorno possa incorporare altre informazioni legati all’incertezza, come essere in grado di tenere conto dell’incertezza del rilevamento della profondità del drone misurazioni."
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