Các nhà nghiên cứu MIT giới thiệu SANDO, bộ lập kế hoạch đường bay cho drone với bảo đảm chính thức không va chạm

Các nhà nghiên cứu tại MIT đã mô tả một bộ lập kế hoạch quỹ đạo (trajectory planner) cho phương tiện bay không người lái (UAV) mang tên SANDO, viết tắt của Safe AutoNomous trajectory planning for Dynamic unknOwn environments (lập kế hoạch quỹ đạo tự hành an toàn cho môi trường động chưa biết). Theo MIT News, trang đã công bố công trình này vào ngày 7 tháng 10, hệ thống vạch ra lộ trình qua những khu vực mà drone chưa từng lập bản đồ, ngay cả khi các vật thể trong đó di chuyển theo cách không ai có thể dự đoán, và nhóm nghiên cứu đã chứng minh bằng toán học rằng các quỹ đạo tạo ra đều tránh được va chạm. Bài báo được đăng trên IEEE Transactions on Robotics. Các nhà nghiên cứu nêu ra những ứng dụng như các chuyến bay tìm kiếm cứu nạn vào tòa nhà bị sập, thăm dò mạng lưới đường hầm ẩn trong hầm mỏ, hoặc giao hàng tại những khu dân cư đông đúc.

Các bộ lập kế hoạch loại này chuyển dữ liệu camera và cảm biến từ thiết bị bay thành một đường đi tới đích. MIT cho biết phần lớn các bộ lập kế hoạch hiện có hoặc giả định rằng chướng ngại vật trong một không gian chưa biết là đứng yên, hoặc né tránh các chướng ngại vật di chuyển mà không có bất kỳ cam kết chính thức nào rằng sẽ không xảy ra va chạm; những hệ thống được dùng rộng rãi có đưa ra bảo đảm như vậy thì thường đòi hỏi một môi trường tĩnh hoặc các chướng ngại vật đã biết trước. Theo các nhà nghiên cứu, việc kiểm tra mọi khả năng va chạm trong một môi trường thay đổi sẽ quá chậm để sử dụng trong thực tế. Tác giả chính Kota Kondo diễn đạt điều này trong thông báo của MIT: “Trong một môi trường động chưa biết, bạn không có nhiều giả định để dựa vào.”

Trước tiên, SANDO xây dựng một hành lang an toàn (safety corridor), tức một chuỗi các vùng 3D nối liền nhau, không chứa chướng ngại vật và drone có thể bay qua. Khác với các hành lang trước đây, hành lang này thay đổi theo thời gian. Một mô-đun chuyên biệt phát hiện các chướng ngại vật di chuyển, nhóm chúng lại và theo dõi chúng để ước tính hướng đi. Vì không biết chính xác đường đi tương lai của chúng, bộ lập kế hoạch lấy tốc độ tối đa của từng chướng ngại vật, tính xem nó có thể đi xa đến đâu trong một khoảng thời gian nhất định và bao nó trong một hình cầu phủ mọi điểm mà nó có thể tới; sau đó hành lang được định hình xung quanh các hình cầu này. Một bộ lập kế hoạch dùng bản đồ nhiệt (heat map) đánh dấu các khu vực đông đúc là “nóng” để hướng drone tránh xa chúng. Bên trong hành lang, SANDO tìm lộ trình nhanh nhất tới đích và liên tục điều chỉnh cả hành lang lẫn quỹ đạo trong suốt chuyến bay. Nhóm nghiên cứu đã đơn giản hóa bài toán tối ưu nền tảng để máy tính trên khoang (onboard computer) có thể lập lại kế hoạch nhanh chóng.

Trong các mô phỏng, theo báo cáo của các nhà nghiên cứu, SANDO tới đích nhanh hơn một số hệ thống tiên tiến nhất (state-of-the-art) và không có va chạm nào trong bất kỳ môi trường thử nghiệm nào. Trong 12 chuyến bay thử nghiệm với một UAV thật, chạy trên máy tính và cảm biến của chính thiết bị bay, nó đã tránh được mọi chướng ngại vật di chuyển. “Phần khó nhất khi phát triển SANDO là phần toán học,” Kondo nói. Kondo, người vừa hoàn thành bằng tiến sĩ ngành hàng không và du hành vũ trụ tại MIT, viết bài báo cùng Jesús Tordesillas, hiện là trợ lý giáo sư (assistant professor) tại Comillas Pontifical University (Đại học Giáo hoàng Comillas) ở Madrid, và ba nghiên cứu sinh sau đại học của MIT là Juan Rached, Lili Sun và Yixuan Jia. Jonathan P. How, người làm việc tại Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) và Aerospace Controls Laboratory của MIT, là tác giả cấp cao (senior author). Cơ quan Khoa học và Công nghệ Quốc phòng Singapore (Defense Science and Technology Agency) đã tài trợ một phần cho công trình.

Fei Gao thuộc Zhejiang University (Đại học Chiết Giang) ở Trung Quốc, một phó giáo sư (associate professor) không tham gia dự án, đã tóm tắt vấn đề mà bộ lập kế hoạch nhắm tới: “một đường đi an toàn khi được lập kế hoạch có thể trở nên không an toàn khi môi trường thay đổi.” Ông ghi nhận các hành lang bay biến đổi theo thời gian (time-varying) của SANDO, phương pháp tối ưu quỹ đạo với ràng buộc cứng và các thử nghiệm phần cứng là mang lại một cách tiếp cận thực tiễn cho những môi trường động phức tạp. Về các bước tiếp theo, các nhà nghiên cứu cho biết họ có thể làm cho SANDO đòi hỏi ít tài nguyên tính toán hơn và kết hợp nó với các mô hình học máy (machine learning) để người dùng có thể ra lệnh cho robot bằng ngôn ngữ thông thường. MIT News cũng đăng kèm đường dẫn tới mã nguồn SANDO bên cạnh bài báo.