Cercetătorii de la MIT prezintă SANDO, un planificator de traiectorii pentru drone cu garanție formală împotriva coliziunilor

Cercetători de la MIT au descris un planificator de traiectorii pentru vehicule aeriene fără pilot (UAV) numit SANDO, prescurtare de la Safe AutoNomous trajectory planning for Dynamic unknOwn environments (planificare autonomă sigură a traiectoriilor pentru medii dinamice necunoscute). Potrivit MIT News, care a anunțat lucrarea pe 7 octombrie, sistemul trasează o rută prin împrejurimi pe care drona nu le-a cartografiat niciodată, chiar și atunci când obiectele din ele se mișcă în moduri pe care nimeni nu le poate prezice, iar echipa a demonstrat matematic că traiectoriile rezultate evită coliziunile. Lucrarea apare în IEEE Transactions on Robotics. Cercetătorii indică utilizări precum zboruri de căutare și salvare în clădiri prăbușite, explorarea rețelelor ascunse de tuneluri din mine sau livrarea de colete în cartiere aglomerate.

Planificatoarele de acest tip transformă datele de la camerele și senzorii aeronavei într-un traseu către destinație. MIT afirmă că majoritatea celor existente fie presupun că obstacolele dintr-un spațiu necunoscut rămân nemișcate, fie ocolesc obstacolele în mișcare fără vreo promisiune formală că nu va avea loc nicio coliziune; sistemele utilizate pe scară largă care oferă astfel de garanții au nevoie, în general, de un mediu static sau de obstacole cunoscute dinainte. Verificarea fiecărei coliziuni posibile într-un mediu în schimbare ar fi prea lentă pentru utilizarea practică, potrivit cercetătorilor. Autorul principal, Kota Kondo, o spune astfel în anunțul MIT: „Într-un mediu dinamic necunoscut, nu ai multe ipoteze pe care să te bazezi.”

SANDO construiește mai întâi un coridor de siguranță, un lanț de regiuni 3D conectate care nu conțin obstacole și prin care drona poate zbura. Spre deosebire de coridoarele anterioare, acesta se modifică în timp. Un modul dedicat detectează obstacolele în mișcare, le grupează și le urmărește pentru a estima încotro se îndreaptă. Deoarece traiectoria lor viitoare exactă este necunoscută, planificatorul ia în calcul viteza maximă a fiecărui obstacol, calculează cât de departe ar putea ajunge acesta într-un anumit interval de timp și îl învelește într-o sferă care acoperă fiecare punct pe care l-ar putea atinge; coridorul este apoi modelat în jurul acestor sfere. Un planificator bazat pe hartă termică (heat map) marchează zonele aglomerate, „fierbinți”, astfel încât drona să fie direcționată departe de ele. În interiorul coridorului, SANDO caută cea mai rapidă rută către destinație și revizuiește continuu atât coridorul, cât și traiectoria pe parcursul zborului. Echipa a simplificat optimizarea de bază astfel încât computerul de bord să poată replanifica rapid.

În simulări, raportează cercetătorii, SANDO a ajuns la destinație mai repede decât mai multe sisteme de ultimă generație și nu a avut nicio coliziune în niciunul dintre mediile testate. În 12 zboruri de test cu un UAV real, rulând pe computerul și senzorii proprii ai aeronavei, a evitat toate obstacolele în mișcare. „Cea mai dificilă parte a dezvoltării SANDO a fost matematica”, spune Kondo. Kondo, care și-a finalizat recent doctoratul în aeronautică și astronautică la MIT, a scris lucrarea împreună cu Jesús Tordesillas, în prezent profesor asistent la Comillas Pontifical University din Madrid, și cu trei studenți la studii postuniversitare de la MIT, Juan Rached, Lili Sun și Yixuan Jia. Jonathan P. How, care lucrează în Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) al MIT și în Aerospace Controls Laboratory al acestuia, este autorul senior. Defense Science and Technology Agency din Singapore a finanțat parțial lucrarea.

Fei Gao de la Zhejiang University din China, profesor asociat care nu a avut niciun rol în proiect, a rezumat problema pe care o vizează planificatorul: „un traseu care este sigur atunci când este planificat poate deveni nesigur pe măsură ce mediul se schimbă.” El atribuie coridoarelor de zbor variabile în timp ale SANDO, optimizării traiectoriilor cu constrângeri stricte și testelor pe hardware meritul de a oferi o abordare practică pentru medii dinamice complexe. Ca pași următori, cercetătorii spun că ar putea face SANDO mai puțin solicitant din punct de vedere computațional și l-ar putea combina cu modele de învățare automată, astfel încât utilizatorii să poată da instrucțiuni unui robot în limbaj obișnuit. MIT News listează, de asemenea, un link către codul SANDO alături de lucrare.