Navegação com drones em ambientes incertos
Sua nova tecnologia NanoMap promete dar aos drones a capacidade de navegar consistentemente a velocidades de 20 milhas por hora através de locais cheios de obstáculos, como florestas ou armazéns - nos quais mesmo o menor erro de cálculo pode resultar em colidir.
“NanoMap é um sistema de mapeamento que permite que drones voem em alta velocidade através de ambientes densos como florestas e armazéns”, estudante de pós-graduação do MIT CSAIL Pete Florença disse Tendências Digitais. “O principal insight do sistema é que ele modela ativamente e leva em conta a incerteza de não estar 100% confiante sobre a localização do drone no espaço. Isto torna-a uma abordagem mais flexível para voar em ambientes do mundo real que não se pode prever antecipadamente, e cria uma integração mais profunda entre percepção e controlo.”
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Jonathan How, MIT
NanoMap consiste em um sistema de detecção de profundidade, que une perfeitamente uma série de medições relativas ao entorno de um drone. Isto permite-lhe antecipar o que o movimento planeia fazer em relação ao que está actualmente a observar e também ao que poderá ver no futuro. Isso é diferente das tecnologias existentes de pilotagem de drones, que dependem rotineiramente de mapas intrincados que informam ao drone exatamente o que está ao seu redor em qualquer ponto.
A ideia de um drone de alta velocidade que não se preocupa com os pequenos detalhes sobre sua localização exata soa, pelo menos na melhor das hipóteses, contra-intuitivo e, na pior das hipóteses, um pouco assustador, mas a tecnologia inteligente do MIT significa que é surpreendentemente eficaz. Sem a utilização do sistema NanoMap, o drone de teste do MIT caiu 28% das vezes se saísse do curso em mais de 5%. Com o NanoMap, esses acidentes foram reduzidos para apenas 2% dos voos que se desviaram 5% do curso.
Segundo Pete Florence, a tecnologia teoricamente também poderia ser usada em qualquer hardware envolvido na navegação, incluindo carros autônomos. No entanto, ainda há muito mais trabalho a ser realizado.
“Há muito mais que pode ser feito em termos de melhoria dos nossos sistemas de planeamento, controlo, percepção e prevenção de obstáculos locais”, disse ele. “A título de exemplo, pretendemos trabalhar no sistema para que um dia ele possa incorporar outras informações relacionado à incerteza, como ser capaz de explicar a incerteza da detecção de profundidade do drone Medidas."
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