Uno dei tanti modi in cui i ricercatori stanno lavorando per migliorare le prestazioni dei droni autonomi è farli competere con gli umani nelle loro razze. Ci vuole una certa abilità per pilotare un minuscolo quadricottero in uno spazio ristretto a velocità incredibili e, sviluppando algoritmi che superano queste capacità, possiamo creare una generazione di droni con capacità incredibili. Gli scienziati dell'Università di Zurigo affermano che grazie a un nuovo algoritmo in grado di costruire una traiettoria di volo con grande efficienza, hanno fatto proprio questo.
In pochi anni, le corse di droni sono passate da un hobby clandestino di appassionati di aviazione a uno sport professionistico e tra le organizzazioni che promuovono questo alto livello di competizione c'è la Drone Racing League. Nella stagione 2019, gli organizzatori hanno incluso per la prima volta una competizione speciale per sviluppatori di droni autonomi che potevano mettere i loro aerei con equipaggio l'uno contro l'altro per significativi premi in denaro.
Il drone sviluppato presso la Delft University si è classificato al primo posto nella prima competizione di qualificazione, dimostrando che è il 12% più veloce del successivo drone autonomo più veloce di questa categoria. Ma in un round bonus speciale, non è riuscito a eguagliare il pilota umano professionista Gabriel "Gab707" Kocher, finendo 5 secondi dietro il suo collega.
Ora, meno di due anni dopo, i ricercatori dell'Università di Zurigo affermano di aver colmato questo divario, anche se in condizioni completamente diverse e con alcuni avvertimenti. Dicono che gli algoritmi precedenti per i droni autonomi fossero basati sulla semplificazione del sistema quadricottero o della traiettoria di volo stessa. Il nuovo algoritmo li migliora tenendo conto in modo più accurato dei limiti del drone e calcolando "traiettorie ottimali in termini di tempo" che accelerano e decelerano alla velocità corretta in diversi punti del percorso.
Il team ha dimostrato il valore del loro nuovo algoritmo utilizzandolo per navigare con un quadrirotore su una pista. Sono state utilizzate telecamere esterne per catturare il movimento del drone e fornirgli informazioni sulla sua posizione in tempo reale, che poi informeranno l'algoritmo in futuro. Il controllo del quadrirotore è stato quindi affidato a due piloti professionisti di corse di droni, a cui è stato dato il tempo di esercitarsi in pista in anticipo.
Tutti i giri completati dall'algoritmo erano più veloci di quelli dei piloti umani e le prestazioni erano più stabili, perché dopo aver determinato il percorso ottimale lungo il percorso, poteva ripeterlo in modo affidabile. Gli scienziati parlano, che questa è la prima volta che un quadrirotore autonomo batte piloti umani in una corsa di droni, ma ci vorrà del tempo prima che la Drone Racing League perda contro un computer.
Ciò è dovuto al fatto che l'algoritmo non solo si affida a telecamere esterne per misurare la sua posizione sul percorso, ma richiede anche circa un'ora di calcoli per calcolare la traiettoria ottimale in termini di tempo. Questi sono due fattori che gli scienziati stanno cercando di affrontare prima che l'algoritmo trovi la sua strada per l'uso commerciale: ridurre i requisiti di calcolo dell'algoritmo e consentirgli di fare affidamento sulle telecamere di bordo.
Ma l'algoritmo è ancora un significativo passo avanti per la tecnologia e potrebbe rivelarsi utile per i droni progettati per un'ampia varietà di applicazioni. Che stiano completando operazioni di ricerca e soccorso, ispezionando edifici o consegnando merci, l'obiettivo è che lo facciano con grande velocità, efficienza e affidabilità.
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