Com medição de sensores, drone aprende a fazer manobras aéreas

Os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de navegação que permite aos drones realizar autonomamente várias manobras

Correio Braziliense

postado em 13/07/2020 06:00

Desde o início da aviação, pilotos usam manobras acrobáticas para testar os limites de seus aviões. O mesmo vale para os drones: os profissionais da área geralmente medem as capacidades desses veículos aéreos e seu nível de domínio pilotando-os em competições de manobras.

Trabalhando em conjunto com a empresa de microprocessadores Intel, uma equipe de pesquisadores da Universidade de Zurique desenvolveu um helicóptero quadrotor, ou quadcopter, que pode aprender a pilotar manobras acrobáticas. Embora um loop possa não ser necessário em operações convencionais de drones, é provável que a máquina capaz de executar essas manobras seja muito mais eficiente. O novo veículo voador pode ser levado ao limite físico: fazer pleno uso de sua agilidade e velocidade e cobrir mais distâncias dentro da vida útil da bateria.

Os pesquisadores desenvolveram um algoritmo de navegação que permite aos drones realizar autonomamente várias manobras — usando nada além de medições de sensores a bordo. “Essa navegação é mais um passo para a integração de drones autônomos em nossas vidas diárias”, diz Davide Scaramuzza, professor de robótica e chefe do grupo de robótica e percepção da Universidade de Zurique.

No centro do novo algoritmo, encontra-se uma rede neural artificial que combina entrada da câmera e sensores internos e traduz essas informações diretamente em comandos de controle. A rede neural é treinada exclusivamente por meio de manobras acrobáticas simuladas. Isso tem várias vantagens. As manobras podem ser facilmente simuladas por meio de trajetórias de referência e não exigem as demonstrações caras de um piloto humano. Além disso, o treinamento pode ser escalonado para um grande número de manobras distintas e não representa risco físico para o quadcopter.

Limitações

Apenas algumas horas de treinamento em simulação são suficientes, e o quadcopter está pronto para uso, sem a necessidade de ajustes adicionais usando dados reais. O algoritmo utiliza a abstração da entrada sensorial das simulações e a transfere para o mundo físico. “Nosso algoritmo aprende como executar manobras acrobáticas que são desafiadoras até para os melhores pilotos humanos”, diz Scaramuzza.

No entanto, os pesquisadores reconhecem que os pilotos humanos ainda são melhores do que os drones autônomos. “Os pilotos humanos podem processar rapidamente situações inesperadas e mudanças nos arredores e são mais rápidos para se ajustar”, justifica Scaramuzza. Mas o professor de robótica está convencido de que os drones usados para missões de busca e salvamento ou para serviços de entrega se beneficiarão com a solução ao poder percorrer longas distâncias com rapidez e eficiência.