Entrenar drones para que vuelen rápido y esquiven incluso los obstáculos más sencillos es una actividad propensa a los choques, que obliga a los ingenieros a reparar o reemplazar vehículos con una frecuencia frustrante.
Ahora, ingenieros del MIT han desarrollado un nuevo sistema de entrenamiento con realidad virtual para drones, que permite a un vehículo «ver» un entorno virtual complejo mientras vuela en un espacio físico vacío.
El sistema, al que el equipo ha bautizado «Flight Goggles», podría reducir significativamente el número de choques que sufren los drones durante las sesiones de entrenamiento reales. También puede servir como banco de pruebas virtual para toda clase de entornos y condiciones en los que los investigadores quieran entrenar drones de vuelo rápido.
«Creemos que esto cambia las reglas del juego en el desarrollo de la tecnología de drones, en el caso de los drones rápidos», afirma Sertac Karaman, profesor asociado de aeronáutica y astronáutica del MIT. «En cualquier caso, el sistema puede hacer que los vehículos autónomos respondan mejor, sean más rápidos y más eficientes».
Karaman y sus colegas presentarán los detalles de su sistema de entrenamiento virtual en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización del IEEE la próxima semana. Entre los coautores están Thomas Sayre-McCord, Winter Guerra, Amado Antonini, Jasper Arneberg, Austin Brown, Guilherme Cavalheiro, Dave McCoy, Sebastian Quilter, Fabian Riether, Ezra Tal, Yunus Terzioglu y Luca Carlone, del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión del MIT; Yajun Fang, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT; y Alex Gorodetsky, de los Laboratorios Nacionales Sandia.
Llevando los límites más allá
Karaman se inspiró inicialmente en un nuevo y extremo deporte robótico: las carreras competitivas de drones, en las que drones teledirigidos por pilotos humanos intentan superar a sus rivales en un intrincado laberinto de ventanas, puertas y otros obstáculos. Karaman se preguntó: ¿Se podría entrenar a un dron autónomo para que vuele tan rápido como estos vehículos pilotados por humanos, o incluso más, y con mayor precisión y control?
«En los próximos dos o tres años, queremos participar en una competición de carreras de drones con un dron autónomo y vencer al mejor piloto humano», afirma Karaman. Para lograrlo, el equipo tendría que desarrollar un programa de entrenamiento completamente nuevo.
Actualmente, entrenar drones autónomos es una tarea física: los investigadores los hacen volar en grandes recintos cerrados de prueba, donde suelen colgar redes grandes para atrapar los vehículos que se descontrolan. También colocan elementos, como ventanas y puertas, por los que el dron puede aprender a volar. Cuando los vehículos chocan, hay que repararlos o reemplazarlos, lo que retrasa el desarrollo y aumenta el coste del proyecto.
Karaman afirma que probar drones de esta manera puede funcionar con vehículos que no están diseñados para volar rápido, como los que se programan para cartografiar lentamente su entorno. Pero para los vehículos rápidos, que deben procesar información visual con rapidez mientras vuelan por un entorno, hace falta un nuevo sistema de entrenamiento.
«En cuanto se quiere realizar computación de alto rendimiento y volar rápido, hasta el más mínimo cambio que se haga en el entorno hará que el dron se estrelle», afirma Karaman. «No se puede aprender en ese entorno. Si se quiere ir más allá de los límites de velocidad y capacidad de cómputo, se necesita algún tipo de entorno de realidad virtual».
Flight Goggles
El nuevo sistema de entrenamiento virtual del equipo consta de un sistema de captura de movimiento, un programa de renderizado de imágenes y componentes electrónicos que permiten procesar imágenes rápidamente y transmitirlas al dron.
El espacio de prueba real —un gimnasio similar a un hangar en la nueva instalación de pruebas de drones del MIT, en el edificio 31— está cubierto de cámaras de captura de movimiento que siguen la orientación del dron mientras vuela.
Con el sistema de renderizado de imágenes, Karaman y sus colegas pueden crear escenas fotorrealistas, como un apartamento tipo loft o una sala de estar, y transmitir estas imágenes virtuales al dron mientras vuela por las instalaciones vacías.
«El dron volará en una habitación vacía, pero “alucinará” un entorno completamente distinto y aprenderá en él», explica Karaman.
El dron puede procesar las imágenes virtuales a una velocidad de unos 90 fotogramas por segundo, alrededor de tres veces más rápido de lo que el ojo humano puede ver y procesar imágenes. Para hacerlo posible, el equipo construyó placas de circuito a medida que integran un potente superordenador integrado, junto con una unidad de medición inercial y una cámara. Todo este hardware se instaló en un pequeño armazón de dron impreso en 3D con nailon y fibra de carbono.
Un curso intensivo con choques
Los investigadores realizaron una serie de experimentos, entre ellos uno en el que el dron aprendió a atravesar una ventana virtual de aproximadamente el doble de su tamaño. La ventana estaba situada en una sala de estar virtual. Mientras el dron volaba por las instalaciones de prueba reales y vacías, los investigadores transmitían al vehículo imágenes de la sala de estar desde la perspectiva del dron. Mientras este volaba por la habitación virtual, los investigadores ajustaron un algoritmo de navegación, lo que le permitió aprender sobre la marcha.
En 10 vuelos, el dron, que volaba a unos 2,3 metros por segundo (5 millas por hora), atravesó con éxito la ventana virtual 361 veces y solo «chocó» contra ella tres veces, según la información de posicionamiento proporcionada por las cámaras de captura de movimiento de las instalaciones. Karaman señala que, aunque el dron chocara miles de veces, eso apenas afectaría al coste o al tiempo de desarrollo, ya que los choques ocurren en un entorno virtual y no hay contacto físico con el mundo real.
En una prueba final, el equipo instaló una ventana real en las instalaciones de prueba y encendió la cámara integrada del dron para que pudiera ver y procesar su entorno real. Usando el algoritmo de navegación que los investigadores habían ajustado en el sistema virtual, el dron atravesó la ventana real 119 veces en ocho vuelos; solo se estrelló o necesitó la intervención de una persona en seis ocasiones.
«Hace lo mismo en la realidad», afirma Karaman. «Es algo que programamos para que hiciera en el entorno virtual, cometiendo errores, desmoronándose y aprendiendo. Pero durante el proceso no rompimos ninguna ventana real».
Afirma que el sistema de entrenamiento virtual es muy adaptable. Por ejemplo, los investigadores pueden incorporar sus propias escenas o diseños para entrenar drones, incluidas réplicas detalladas de edificios reales cartografiados por drones; el equipo está considerando hacerlo con el Stata Center del MIT. El sistema de entrenamiento también puede usarse para probar sensores nuevos o especificaciones de sensores existentes y comprobar cómo funcionarían en un dron rápido.
«Podríamos probar distintas especificaciones en este entorno virtual y preguntarnos: “Si se construye un sensor con estas especificaciones, ¿cómo ayudaría a un dron en este entorno?”», afirma Karaman.
El sistema también puede utilizarse para entrenar drones para que vuelen de forma segura alrededor de personas. Por ejemplo, Karaman imagina dividir en dos las instalaciones de prueba reales: el dron volaría en una mitad y una persona, con un traje de captura de movimiento, caminaría por la otra. El dron «vería» a la persona en realidad virtual mientras vuela por su propio espacio. Si choca con ella, el resultado es virtual e inocuo.
«Un día, cuando se tenga plena confianza, se podrá hacer en la realidad y tener un dron volando de forma segura alrededor de una persona mientras corre», afirma Karaman. «Se pueden realizar muchos experimentos alucinantes con todo esto de la realidad virtual. Con el tiempo, mostraremos todo lo que se puede hacer».
Esta investigación recibió financiación, en parte, de la Oficina de Investigación Naval de EE. UU., el Laboratorio Lincoln del MIT y NVIDIA Corporation.
