El Grupo de Inteligencia Computacional (GIC) de la UPV/EHU ha diseñado una nueva tecnología de bajo coste reproducible para todo tipo de robot aéreo.
Un estudio que ha realizado el Grupo de Inteligencia Computacional (GIC) de la UPV/EHU con un grupo de drones ha verificado que, “a pesar del reducido coste de la tecnología, la solución que hemos desarrollado ha sido validada con éxito en drones comerciales. Utilizando un equipo sencillo de bajo coste y un algoritmo basado en visión artificial, empleando la identificación de colores, hemos desarrollado una tecnología robusta para evitar satisfactoriamente la colisión entre drones que puede ser fácilmente extrapolable a la mayoría de los robots aéreos comerciales y de investigación; además, proporcionamos el código software completo de la solución”, señala Julián Estévez, investigador de la Universidad del País Vasco.
Hacia el robot aéreo autónomo
La mayoría de los drones que conocemos están tripulados, incluso aunque estén más allá de la vista del operador. Para que un dron sea totalmente autónomo tiene que ser capaz de tomar decisiones de vuelo por su propia cuenta y sin intervención humana, es decir, decidir por sí mismo cómo evitar las colisiones, cómo mantener rumbos frente a ráfagas de viento, controlar la velocidad de vuelo, esquivar edificios, árboles…
“Este trabajo es un pequeño paso hacia la navegación completamente autónoma —sin ninguna intervención humana—, y que los drones decidan qué maniobra realizar, qué dirección tomar y así evitar colisiones entre ellos o con otros obstáculos aéreos. Si asumimos que, en un futuro, nuestro espacio aéreo estará mucho más poblado por servicios comerciales realizados por estos drones, nuestro trabajo es una pequeña contribución en esta dirección”, indica Julián Estévez.
El autor del estudio explica que “nuestra propuesta de evitar colisiones no requiere que los drones intercambien información entre ellos; en su lugar, dependen únicamente de los sensores y cámaras de a bordo”. “Obtenemos la señal de la cámara que está a bordo de los drones y mediante el procesamiento de las imágenes ajustamos las reacciones de los robots para que vuelen con suavidad y precisión”, añade Estévez.
En los experimentos han tratado de imitar condiciones realistas de los drones, es decir, escenarios que pueden darse en un área urbana habitual en condiciones de iluminación no controladas, drones volando en diferentes direcciones, etc., por lo que sus aportaciones están enfocadas a aplicaciones en el mundo real, a pesar del trabajo inicial en laboratorio.
Algoritmos basados en el color
“Hemos equipado cada dron con una tarjeta roja que permite al algoritmo software detectar la presencia de un dron que se aproxima y medir su proximidad”, explica Julián Estévez. “Nuestra propuesta —continúa el investigador— es muy sencilla: cada dron lleva equipada una cámara a bordo, cuya pantalla está dividida en dos mitades (izquierda y derecha). Esta cámara busca en todo momento el color rojo de las tarjetas que hemos indicado anteriormente. Mediante sencillos procesamientos de imágenes, podemos saber qué porcentaje de la cámara está ocupada por el color rojo, y si la mayor parte de esta región roja está a la izquierda o a la derecha de la pantalla. Si la mayor parte de la zona roja está en la parte izquierda de la pantalla, el dron volará hacia la derecha para evitar la colisión. Si la zona roja está en la derecha, lo hará hacia la izquierda. Y esto ocurre con todos los drones que se encuentran en el aire”.
Además, “cuando el porcentaje de color rojo en la pantalla vaya aumentando, esto significará que los drones se están aproximando de frente. De manera que cuando se supere un umbral, el robot sabrá que debe realizar la maniobra de evasión. Todo esto ocurre de manera autónoma, sin intervención del operador humano. Es una manera sencilla de evitar choques, capaz de realizarse mediante sensores y equipamiento low cost”, recalca Julián Estévez. Algo parecido a lo que ocurre cuando una persona va caminando por la calle y ve que alguien se le acerca por su izquierda, en ese caso la persona intenta retirarse hacia la derecha para no chocarse.
Referencia:
Julian Estevez, Endika Nuñez, Jose Manuel Lopez-Guede & Gorka Garate (2024) A low-cost vision system for online reciprocal collision avoidance with UAVs Aerospace Science and Technology doi: 10.1016/j.ast.2024.109190