Investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) desarrollaron SANDO, un sistema de planificación de vuelo para vehículos aéreos no tripulados que calcula rutas seguras en entornos desconocidos con obstáculos móviles y garantiza matemáticamente que no habrá colisiones.
La herramienta podría asistir a robots desplegados en incendios forestales, edificios derrumbados, túneles mineros o barrios congestionados, donde una ruta segura puede cambiar en cuestión de segundos, informó MIT News, el portal de noticias del instituto.
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El sistema, descrito en la revista científica IEEE Transactions on Robotics, evitó todos los obstáculos dinámicos durante 12 vuelos de prueba con un vehículo real y alcanzó el destino más rápido que varios métodos avanzados en simulaciones, sin registrar choques en ninguno de los entornos evaluados.
La principal diferencia frente a otros planificadores de trayectorias es que SANDO no necesita un mapa previo del área ni conocer la posición futura exacta de los objetos. Solo requiere conocer la velocidad máxima que podrían alcanzar para calcular el espacio que podrían recorrer en un período determinado.
Kota Kondo, doctor en aeronáutica y astronáutica por el MIT y autor principal de la investigación, explicó que el sistema fue diseñado para las condiciones más difíciles: “En el entorno más complejo posible, donde el vehículo no tiene un mapa del área y hay obstáculos desconocidos moviéndose, establecimos una garantía matemática de seguridad”.
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Corredores de vuelo que cambian con el entorno
Los planificadores de trayectorias utilizan imágenes y datos de cámaras y sensores instalados a bordo para llevar un vehículo hasta un destino. La mayoría de los sistemas existentes se concentran en ambientes estáticos, donde los obstáculos no se desplazan, o esquivan objetos móviles sin poder asegurar formalmente que el robot no impactará contra ellos.
Esa garantía es relevante cuando un vehículo debe transportar suministros médicos a una zona afectada por un desastre natural remoto o internarse en un incendio activo. Sin embargo, calcular cada posible colisión en un entorno cambiante puede demandar demasiado tiempo para aplicaciones fuera del laboratorio.
SANDO construye un corredor de seguridad formado por regiones conectadas del espacio 3D que están libres de obstáculos. A diferencia de los métodos convencionales, ese corredor incorpora el tiempo y anticipa los desplazamientos posibles de objetos que pueden moverse de manera imprevisible.
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Para ello, el sistema detecta, agrupa y sigue los obstáculos dinámicos. Luego coloca una esfera alrededor de cada uno para delimitar la distancia máxima que podría recorrer en todas las direcciones, a partir de su velocidad límite y del intervalo temporal considerado.
El corredor se traza alrededor de esas esferas, de modo que el vehículo no ingrese en zonas donde un objeto podría aparecer más adelante. Kondo señaló que una ruta despejada al comienzo de una misión puede dejar de serlo mientras el entorno cambia: “Como consideramos este componente temporal, ahora podemos garantizar la seguridad hacia el futuro”.
Rutas más rápidas lejos de las zonas de riesgo
El sistema también emplea un planificador basado en mapas de calor para localizar sectores con una alta concentración de obstáculos. Esa información aleja al vehículo de las áreas más peligrosas y le permite buscar recorridos más eficientes.
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Una vez definido el corredor libre de colisiones, SANDO optimiza la trayectoria para encontrar el camino más rápido hasta el objetivo. Durante el vuelo, actualiza tanto el corredor como la ruta para conservar la seguridad hasta la llegada.
Los investigadores simplificaron algunos cálculos para que el vehículo pueda reformular sus trayectorias con rapidez desde su computadora de a bordo. Esa capacidad permite reaccionar ante cambios repentinos, como la caída de ramas durante un incendio o el movimiento de escombros en una operación de rescate.
“La parte más difícil del desarrollo de SANDO fueron las matemáticas”, afirmó Kondo. “Cuando se intenta garantizar la seguridad, hay que ser riguroso y asegurarse de que la teoría cubra todos los casos posibles, incluso los casos límite. Una vez que tuvimos esa garantía matemática, fue muy fácil hacer volar los vehículos”.
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El equipo prevé mejorar la eficiencia computacional de SANDO e integrarlo con modelos de aprendizaje automático que permitan dar instrucciones a un robot mediante lenguaje cotidiano.
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