María Larumbe / GUK

Los drones son vehículos voladores no tripulados -UAVs por sus siglas en inglés- que llevan tiempo surcando los cielos en convivencia con aviones y pájaros. Sus usos abarcan objetivos de lo más dispares: desde tareas de rescate, inspección de infraestructuras o actividades lúdicas, hasta el transporte de mercancías como paquetes de mensajería o material médico.

En la actualidad, la industria está centrando sus esfuerzos en el desarrollo a gran escala de este tipo de robots aéreos, como el conocido dron de reparto de Amazon, para la entrega de paquetes. Pero no es tarea fácil conseguir popularizar el transporte mediante este sistema. Su coste es elevado si se compara con otras opciones de entrega de mercancías. Además, su autonomía también es limitada y, por cuestiones de seguridad, existen numerosas restricciones para poder volar sobre áreas urbanas.

Sin embargo, de cara a un futuro en el que los drones pudieran volar libremente de un lado para otro, con cientos y miles de robots voladores sobrevolando el cielo, ¿sería posible controlar que el dron llegara de manera autónoma -sin la intervención de un piloto- a su destino y sin chocar con ningún otro obstáculo?

Con esta idea en mente, investigadores del grupo de Inteligencia Computacional de la Universidad del País Vasco UPV/EHU han conseguido implementar un sistema de navegación autónoma realizando varios experimentos con drones. En concreto, para este estudio han utilizado cuadricópteros -drones con cuatro rotores- low-cost, de unos 10 minutos de autonomía, en diversos experimentos de interior.

“A través de este sencillo sistema hemos logrado que dos drones interactúen en el aire y sean capaces de ‘decidir’ de manera autónoma cómo evitar colisionar entre ellos cuando se cruzan. El hecho de que sean drones muy sencillos es una exigencia adicional para lograr una solución robusta y transferible a multirrotores con un hardware más complejo”, explica Julián Estévez, ingeniero industrial y responsable de este experimento dentro de este grupo de investigación de la UPV/EHU.

Vídeo 1. Experimento con dos drones esquivándose en el aire de manera autónoma.

Los drones del experimento usan la cámara que lleva cada uno de ellos en el centro y reaccionan ante los colores: huyendo de la cartulina roja y acercándose a la azul, tal y como se puede apreciar en los vídeos. Esto es posible ya que “hemos dividido la visión del dron en dos hemisferios y el dron sabe que si hay presencia de color rojo en el lado izquierdo, debe moverse a la derecha y viceversa. Este es el fundamento que hemos empleado para el experimento”, apunta Estévez. En su grupo llevan 10 años trabajando con drones, y 30 en inteligencia artificial y analítica de datos.

En cuanto al funcionamiento, no hay un único ordenador que controle todo el sistema al mismo tiempo, sino que trabaja de manera descentralizada. “Cada miembro del sistema decide por su cuenta, y no hace falta que intercambien información entre ellos”. Es decir que cada dron está controlado por un ordenador y, en cuanto ambos robots se cruzan en el aire, cada ordenador gestiona a su dron para que haga algo.

Vídeo 2. Visión ‘en primera persona’: esto es lo que ve el dron.

El objetivo último del grupo, además de trasladar estos experimentos del laboratorio al exterior, es lograr que los drones reconozcan de manera autónoma los objetos con los que pueden chocarse, como árboles o paredes, y el camino por el que pueden volar libremente, de la misma manera que en este experimento se han implementado mediante los colores azul (vuelo libre) y rojo (obstáculo). Sin embargo, se trata de una tarea muy complicada que, por otra parte, explica el hecho de que en la actualidad haya pocas tareas para drones plenamente autónomos, sin el control de un piloto.

Vídeo 3. El dron vuela y se mantiene estable delante de la cartulina azul y cuando ve la roja, se mueve a izquierda o derecha de manera autónoma.

Estévez lo describe de forma muy clara. “Para que un dron sea capaz de esquivar un árbol, por ejemplo, necesitamos algoritmos de visión artificial muy especializados en el reconocimiento de árboles, y equipárselo a la cámara del dron. Para ello, es necesario entrenar a ese algoritmo, enseñarle toda la morfología, colores, tipos de ramas de los distintos tipos de árboles que se puede encontrar. Los algoritmos de visión artificial que mejor funcionan son aquellos que están especializados en la identificación de algo muy concreto”. Por ejemplo, en la actualidad, los drones que supervisan tareas de forma autónoma tienen aplicaciones muy específicas como la inspección de tendidos eléctricos, oleoductos, o aerogeneradores.

Esta no es la única investigación que han realizado dentro del grupo de la UPV/EHU en torno a los drones. También han trabajado en la investigación de un sistema de transporte colaborativo entre drones con objetos lineales deformables, como cables, cuerdas o mangueras; y recientemente han publicado un artículo científico sobre cómo transportar un péndulo doble por una trayectoria intentando que el péndulo oscile lo mínimo posible, un experimento similar a “la tarea de un camarero cuando transporta una bandeja con los vasos llenos”.

En conclusión, aunque se están probando para distintas aplicaciones civiles, comerciales y militares, los drones son, sobre todo, tal y como recalca Estévez, “una buena solución para situaciones en las que la inmediatez prima por encima del coste, como en situaciones de emergencia”. En este contexto, naveguen de forma autónoma o estén tripulados por un piloto en remoto, “son herramientas que pueden contribuir a mejorar los servicios de la sociedad, ya que pueden ayudar en la búsqueda de desaparecidos, en la prevención de incendios, en el transporte de medicamentos y vacunas a lugares muy aislados, o en la entrega de paquetes en zonas de difícil acceso”.

Julián Estévez Sanz es ingeniero industrial, doctor en Ingeniería Informática y miembro del grupo de Inteligencia Computacional de la UPV/EHU.