Le corse dei droni sono uno sport sempre più popolare con grandi premi in denaro per professionisti qualificati. I nuovi algoritmi di controllo sviluppati presso l’Università di Zurigo (UZH) hanno battuto per la prima volta piloti umani esperti, ma presentano ancora notevoli limitazioni.
In passato, i tentativi di sviluppare algoritmi automatizzati per battere gli esseri umani hanno riscontrato problemi con la simulazione accurata dei limiti del quadricottero e della traiettoria di volo necessaria. Le tradizionali traiettorie di volo attorno a un complesso percorso di corse di droni sono calcolate utilizzando metodi polinomiali che producono una serie di curve morbide, e queste non sono necessariamente veloci come le traiettorie più nitide e frastagliate percorse dai piloti umani.
Un team del Robotics and Perception Group dell’UZH ha sviluppato un algoritmo di pianificazione della traiettoria per calcolare il percorso ottimale in ogni punto del volo, invece di farlo sezione per sezione.
I precedenti algoritmi di pilotaggio automatizzato UZH si erano dimostrati efficienti nell’evitare gli ostacoli e nel superare i cancelli che compongono il percorso, ma erano notevolmente più lenti anche dei piloti di droni inesperti. Questa volta i risultati sono stati migliori.
“Il nostro drone ha battuto il giro più veloce di due piloti umani di livello mondiale su una pista sperimentale”, afferma il team leader Davide Scaramuzza.
Oltre ad essere più veloce, il sistema automatizzato era più coerente. Gli esseri umani possono avere circuiti buoni e cattivi, ma la macchina offre sempre il suo miglior gioco ed è molto meno probabile che si blocchi.
Tuttavia, questo successo in questo esperimento ha un prezzo. Uno è che la pianificazione del volo richiede più potenza di calcolo di quella che il computer di bordo del drone può fornire, e attualmente ci vuole fino a un’ora per pianificare un volo di pochi minuti. La gestione dei voli in tempo reale richiederà algoritmi più efficienti o computer con droni migliori.
“Riteniamo che la riprogettazione online possa e sarà presto possibile”, afferma il ricercatore Philipp Föhn, primo autore del nuovo documento. “Ci sarà un compromesso tra ottimalità e riprogrammazione sufficiente per battere i piloti umani”.
L’altra limitazione è che la posizione del drone doveva essere monitorata da una serie di telecamere esterne in modo che i suoi progressi lungo il percorso di volo pianificato in 3D potessero essere monitorati esattamente: ciò richiedeva uno dei più grandi sistemi di acquisizione del movimento al mondo. Una soluzione pratica deve funzionare solo con i dati raccolti dai sensori del drone.
Il lavoro è stato finanziato dal Centro nazionale svizzero di competenza nella ricerca come parte della loro grande sfida di robotica di salvataggio per sviluppare una tecnologia automatizzata per la ricerca e il salvataggio e potrebbe consentire ai droni di trovare le vittime più velocemente. Un sistema di pianificazione del volo in grado di produrre le rotte sicure più veloci potrebbe fornire vantaggi reali anche per una varietà di altri veicoli aerei.
“Per altri veicoli volanti o per la pianificazione generale del movimento 3D, in cui è necessario soddisfare più obiettivi in sequenza, il nostro approccio potrebbe essere una soluzione praticabile”, afferma Föhn.
Ciò potrebbe includere taxi aerei urbani e consegne di pacchi, nonché un’efficiente ispezione delle infrastrutture da parte di droni e altri servizi di emergenza.
In qualche modo questa vittoria somigliava alle prove AlphaDogfight dell’anno scorso (o alla recente replica cinese ) quando un pilota di intelligenza artificiale ha battuto decisamente un umano in un combattimento aria-aria simulato. La differenza però è che le corse dei droni stanno accadendo nel mondo reale. Battere gli umani ai giochi per computer è una cosa, ma nelle corse di droni ora possono batterci nel mondo reale. Preparati ad assistere a una nuova generazione di macchine letteralmente sovrumane.
