Uma das muitas maneiras pelas quais os pesquisadores estão trabalhando para melhorar o desempenho de drones autônomos é fazê-los competir com humanos em suas corridas. É preciso uma certa habilidade para pilotar um pequeno quadricóptero em um espaço confinado a velocidades incríveis e, desenvolvendo algoritmos que superam essas capacidades, podemos criar uma geração de drones com capacidades incríveis. Cientistas da Universidade de Zurique afirmam que, graças a um novo algoritmo que pode construir uma trajetória de voo com grande eficiência, eles fizeram exatamente isso.
Em apenas alguns anos, as corridas de drones passaram de um hobby underground de entusiastas da aviação para um esporte profissional, e entre as organizações que promovem esse alto nível de competição está a Drone Racing League. Na temporada de 2019, os organizadores pela primeira vez incluíram uma competição especial para desenvolvedores de drones autônomos que poderiam colocar suas aeronaves tripuladas umas contra as outras por prêmios em dinheiro significativos.
O drone desenvolvido na Delft University ficou em primeiro lugar na primeira competição de qualificação, provando que é 12% mais rápido que o próximo drone autônomo mais rápido nesta categoria. Mas em uma rodada bônus especial, ele não conseguiu igualar o piloto humano profissional Gabriel "Gab707" Kocher, terminando 5 segundos atrás de seu colega.
Agora, menos de dois anos depois, pesquisadores da Universidade de Zurique afirmam ter superado essa lacuna, embora sob condições completamente diferentes e com algumas ressalvas. Eles dizem que os algoritmos anteriores para drones autônomos foram baseados na simplificação do sistema quadcopter ou da própria trajetória de voo. O novo algoritmo melhora isso, contabilizando com mais precisão as limitações do drone e calculando "trajetórias de tempo ideal" que aceleram e desaceleram na velocidade correta em diferentes pontos do curso.
A equipe provou o valor de seu novo algoritmo usando-o para navegar em um quadricóptero em uma pista de corrida. Câmeras externas foram usadas para capturar o movimento do drone e fornecer informações sobre sua localização em tempo real, que posteriormente informa o algoritmo no futuro. O controle do quadricóptero foi então entregue a dois pilotos profissionais de corrida de drones, que tiveram tempo para praticar na pista com antecedência.
Todas as voltas concluídas pelo algoritmo foram mais rápidas que as dos pilotos humanos, e o desempenho foi mais estável, pois após determinar o caminho ideal ao longo da rota, ele poderia repeti-lo com segurança. Cientistas falam, que esta é a primeira vez que um quadricóptero autônomo vence pilotos humanos em uma corrida de drones, mas levará um tempo até que a Drone Racing League perca para um computador.
Isso se deve ao fato de que o algoritmo não apenas conta com câmeras externas para medir sua localização na rota, mas também requer cerca de uma hora de cálculos para calcular a trajetória ideal em termos de tempo. Esses são dois fatores que os cientistas estão procurando abordar antes que o algoritmo encontre seu caminho para uso comercial: reduzir os requisitos computacionais do algoritmo e permitir que ele dependa de câmeras integradas.
Mas o algoritmo ainda é um avanço significativo para a tecnologia e pode ser útil para drones projetados para uma ampla variedade de aplicações. Quer estejam concluindo operações de busca e salvamento, inspecionando edifícios ou entregando carga, o objetivo é que o façam com grande velocidade, eficiência e confiabilidade.
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