Los mapas demasiado seguros no te ayudarán si estás buscando drones que funcionen más rápido en humanos, dijo en un comunicado el estudiante graduado Pete Florence, autor principal del artículo relacionado.
"Un enfoque más consciente de la incertidumbre nos da una confianza mucho mayor para poder volar en espacios reducidos o estrechos y evitar obstáculos".
Los enfoques existentes en la actualidad, como la localización y el mapeo simultáneos o las cuadrículas de ocupación , a menudo utilizan geografías complejas para informar a los UAV de obstáculos como árboles, edificios o líneas eléctricas.
Pero, ¿qué sucede si alguien cambia este espacio mapeado?
¿Qué pasa si alguien construye una casa o más líneas eléctricas antes de que Amazon o Google envíen un dron para actualizar el mapa?
NanoMap es basado en el hecho de que cambia la única constante;
la posición de un dron, como la de los humanos, es y no puede planificarse cuidadosamente.
Según el MIT, asume que para un obstáculo no es necesario tomar 100 diferentes y encontrar la media para determinar su exacta en el espacio.
En cambio, puede recolectar algunos para saber que el objeto está en un área
Este concepto simple requiere una tecnología complicada: uno de CSAIL usa detección de profundidad para ensamblar una serie de mediciones en el entorno inmediato del dron.
Esto le permite convertir las tomas en movimiento en su campo de visión actual y anticipar cómo moverse en campos de visión ocultos.
Es como grabar todas las imágenes que tienes del mundo en una cinta grande en tu cabeza, dijo Florence.
“Para que el dron planifique los movimientos, tiene tiempo para pensar individualmente en todas las diferencias donde ha estado.
El software NanoMap de CSAIL educa al dron;
la máquina, consciente de sí misma, comprende que no conoce la orientación exacta en un momento dado.
Sin el elemento de incertidumbre, si la aeronave volara a solo un% de la velocidad prevista , se estrellaría más de uno de cada cuatro vuelos.
Teniendo en cuenta la incertidumbre, esta tasa se reduce en un 2%.
NanoMap es particularmente útil para drones pequeños que viajan desde espacios pequeños para búsqueda y rescate, defensa, entrega de paquetes y, aunque también puede ser aplicado a los autónomos.
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