Un nuevo sistema de baja potencia que utiliza ondas de radiofrecuencia da un paso importante hacia la navegación autónoma de drones interiores.
En el futuro, los drones autónomos podrían usarse para transportar inventario entre grandes almacenes. Un dron podría volar a una estructura semi-oscura del tamaño de varios campos de fútbol, recorriendo cientos de pasillos idénticos antes de atracar en el lugar preciso donde se necesita su envío.
La mayoría de los drones de hoy en día probablemente tendrían dificultades para completar esta tarea, ya que los drones generalmente navegan al aire libre usando GPS, que no funciona en entornos interiores. Para la navegación interior, algunos drones emplean visión por computadora o lidar, pero ambas técnicas no son confiables en ambientes oscuros o habitaciones con paredes lisas o características repetitivas.
Los investigadores del MIT han introducido un nuevo enfoque que permite a un dron auto-localizarse, o determinar su posición, en ambientes interiores, oscuros y de baja visibilidad. La auto-localización es un paso clave en la navegación autónoma.
Los investigadores desarrollaron un sistema llamado MiFly, en el que un dron utiliza ondas de radiofrecuencia (RF), reflejadas por una sola etiqueta colocada en su entorno, para autolocalizarse de forma autónoma.
Debido a que MiFly permite la autolocalización con una sola etiqueta pequeña, que podría colocarse en una pared como una pegatina, sería más barato y más fácil de implementar que los sistemas que requieren múltiples etiquetas. Además, dado que la etiqueta MiFly refleja las señales enviadas por el dron, en lugar de generar su propia señal, se puede operar con muy baja potencia.
Dos radares estándar montados en el dron le permiten localizar en relación con la etiqueta. Esas mediciones se fusionan con datos de los drones a bordo de la computadora, lo que le permite estimar su trayectoria.
Los investigadores llevaron a cabo cientos de experimentos de vuelo con drones reales en ambientes interiores, y encontraron que MiFly localizó consistentemente el dron a menos de 7 centímetros.
“A medida que mejora nuestra comprensión de la percepción y la computación, a menudo nos olvidamos de las señales que están más allá del espectro visible. Aquí, weizve miró más allá del GPS y la visión por computadora a ondas milimétricas, y al hacerlo, weyve abrió nuevas capacidades para drones en entornos interiores que antes no eran posibles, dice Fadel Adib, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación, director del grupo Signal Kinetics en el MIT Media Lab, y autor principal de un papel sobre MiFly.
Adib está acompañado en el artículo por los co-autores principales y asistentes de investigación Maisy Lam y Laura Dodds; Aline Eid, ex postdoctorado que ahora es profesor asistente en la Universidad de Michigan; y Jimmy Hester, CTO y cofundador de Atheraxon, Inc. La investigación se presentará en la Conferencia IEEE sobre Comunicaciones Informáticas.
Señales retrodispersadas
Para permitir que los drones se auto-localizaran en ambientes oscuros e interiores, los investigadores decidieron utilizar señales de ondas milimétricas. Las ondas milimétricas, que se utilizan comúnmente en los radares modernos y los sistemas de comunicación 5G, funcionan en la oscuridad y pueden viajar a través de materiales cotidianos como cartón, plástico y paredes interiores.
Se propusieron crear un sistema que pudiera funcionar con una sola etiqueta, por lo que sería más barato y más fácil de implementar en entornos comerciales. Para garantizar que el dispositivo permaneciera de baja potencia, diseñaron una etiqueta de retrodispersión que refleja las señales de ondas milimétricas enviadas por un radar a bordo de drones. El dron utiliza esos reflejos para auto-localizarse.
Pero el radar de los drones recibiría señales reflejadas de todo el entorno, no solo de la etiqueta. Los investigadores superaron este desafío empleando una técnica llamada modulación. Configuraron la etiqueta para agregar una pequeña frecuencia a la señal que dispersa de nuevo al dron.
“Ahora, los reflejos del entorno circundante vuelven a una frecuencia, pero los reflejos de la etiqueta vuelven a una frecuencia diferente. Esto nos permite separar las respuestas y solo mirar la respuesta de la etiqueta, dice” Dodds.
Sin embargo, con solo una etiqueta y un radar, los investigadores solo pudieron calcular las mediciones de distancia. Necesitaban múltiples señales para calcular la ubicación de los drones.
En lugar de usar más etiquetas, agregaron un segundo radar al dron, montando uno horizontalmente y otro verticalmente. El radar horizontal tiene una polarización horizontal, lo que significa que envía señales horizontalmente, mientras que el radar vertical tendría una polarización vertical.
Incorporaron la polarización en las antenas de los tags para que pudiera aislar las señales separadas enviadas por cada radar.
“Las gafas de sol polarizadas reciben una cierta polarización de la luz y bloquean otras polarizaciones. Aplicamos el mismo concepto a las ondas milimétricas, explica” Lam.
Además, aplicaron diferentes frecuencias de modulación a las señales verticales y horizontales, reduciendo aún más la interferencia.
Estimación precisa de la ubicación
Esta arquitectura de doble polarización y doble modulación proporciona a los drones una ubicación espacial. Pero los drones también se mueven en ángulo y giran, por lo que para permitir que un dron navegue, debe estimar su posición en el espacio con respecto a seis grados de libertad — con datos de trayectoria que incluyen tono, guiñada y balanceo, además de lo habitual hacia adelante/hacia atrás, izquierda/derecha y arriba/abajo.
“La rotación del dron agrega mucha ambigüedad a las estimaciones de ondas milimétricas. Este es un gran problema porque los drones giran bastante mientras vuelan, dice Dodds.
Superaron estos desafíos utilizando los drones a bordo de la unidad de medición inercial, un sensor que mide la aceleración, así como los cambios de altitud y actitud. Al fusionar esta información con las mediciones de ondas milimétricas reflejadas por la etiqueta, permiten a MiFly estimar la pose completa de seis grados de libertad del dron en solo unos pocos milisegundos.
Probaron un avión no tripulado equipado con MiFly en varios ambientes interiores, incluido su laboratorio, el espacio de vuelo en el MIT y los tenues túneles debajo de los edificios del campus. El sistema logró una alta precisión de manera consistente en todos los entornos, localizando el dron a menos de 7 centímetros en muchos experimentos.
Además, el sistema era casi tan preciso en situaciones en las que la etiqueta estaba bloqueada desde la vista de los drones. Lograron estimaciones de localización confiables hasta a 6 metros de la etiqueta.
Esa distancia podría extenderse en el futuro con el uso de hardware adicional, como amplificadores de alta potencia, o mejorando el diseño del radar y la antena. Los investigadores también planean realizar más investigaciones incorporando MiFly en un sistema de navegación autónomo. Esto podría permitir que un dron decida dónde volar y ejecute una ruta de vuelo utilizando la tecnología de ondas milimétricas.
“La infraestructura y los algoritmos de localización que construimos para este trabajo son una base sólida para continuar y hacerlos más robustos para permitir diversas aplicaciones comerciales, dice” Lam.
Esta investigación está financiada, en parte, por la National Science Foundation y el MIT Media Lab. MIT News. A. Z. Traducido al español
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