Empresas como Amazon tienen grandes ideas para que los drones pueden entregar paquetes directamente a nuestra puerta. Pero, incluso dejando de lado los problemas de política, programar drones para volar a través de espacios impredecibles como las ciudades, se trata de una tarea difícil de llevar a cabo. Ser capaz de evitar obstáculos mientras se viaja a altas velocidades es, en términos computacionales, es sumamente complejo, especialmente para drones pequeños que están limitados en cuanto a la carga que pueden llevar.
La mayoría de los estudios actuales se basan en mapas complejos que buscan comunicarle a los drones exactamente dónde están relacionados con los obstáculos, lo que no es práctico en entornos del mundo real con objetos impredecibles: un pequeño error y el desenlace es un choque.
Con eso en mente, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT ha desarrollado NanoMap, un sistema que permite a estos vehículos volar a más de 30 km/h a través de entornos densos como bosques y almacenes. La idea clave de NanoMap es sorprendentemente simple: el sistema considera que la posición del dron en el mundo a lo largo del tiempo es incierta.
«Los mapas excesivamente seguros no ayudarán si buscamos drones que puedan operar a mayor velocidad en entornos humanos – explica Pete Florence, autor principal del estudio, en un comunicado –. Un enfoque que sea más consciente de la incertidumbre nos brinda un nivel mucho más alto de confiabilidad en términos de evitar obstáculos».
Específicamente, NanoMap usa un sistema de detección de profundidad que, unido a una serie de mediciones sobre el entorno inmediato del dron, le permite guiarse y anticipar lo que puede ver a la vuelta de la esquina.
«Es como guardar todas las imágenes que has visto del mundo en la memoria – concluye Florence –. Para que este tipo de robot planee los movimientos, esencialmente retrocede en el tiempo para pensar individualmente en los diferentes lugares en los que ha estado”.
Sin este modelo el dron chocaría el 28% de las veces.
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Juan Scaliter
