Ormai il riconoscimento e l’evitamento automatico di ostacoli da parte dei droni non sono più concetti rivoluzionari, anzi sono funzionalità ormai inserite “di gamma” sui quasi tutti i droni di fascia medio-alta.
È tutto un altro discorso, però, per gli oggetti mobili. Sistemi di volo consapevoli delle dinamiche dei corpi presenti nello stesso contesto in cui vola il drone esistono già e continuano ad essere sviluppati per applicazioni di tipo militare o per consentire ai droni di muoversi sopra o addirittura dentro il traffico cittadino, ad esempio mantenendo le distanze tra automobili e mezzi pubblici.
Ma tutto questo ancora non basta: se i droni vogliono davvero diffondersi nelle città fino a diventare un oggetto comune nei nostri cieli, pur diventando sempre più autonomi, devono anche essere capaci da soli di far fronte a quegli imprevisti che solo un pilota umano può gestire. Come il guidatore inchioda se un bimbo distratto corre in mezzo a una strada per inseguire un pallone, così il drone deve sapere evitare un ostacolo imprevisto che gli si para davanti all’improvviso: un sacchetto della spesa portato dal vento, un uccello, etc.
Da questo punto di vista, siamo ancora agli albori, ma gli scienziati dell’University of Maryland e dell’ETH di Zurigo stanno facendo incredibili progressi con il progetto EVDodge: Embodied AI For High-Speed Dodging On A Quadrotor Using Event Cameras. Si tratta di una sofisticatissima intelligenza artificiale applicata al sistema di volo del drone, che permette al quadricottero di riconoscere l’arrivo di un ostacolo che si muove ad alta velocità, calcolare la sua traiettoria e schivarlo per evitare la collisione.
Come funziona?
Il drone possiede una telecamera frontale con una latenza superiore e un ampio range dinamico, un’altra camera a minore risoluzione rivolta verso il basso, un sonar e un’unità di misurazione inerziale. Questo avanzatissimo mix di tecnologia consente all’intelligenza artificiale che controlla il volo del drone di stimare la traiettoria e la velocità dell’ostacolo, dopodiché questo viene classificato in base alla sua forma geometrica:
- Una sfera con raggio conosciuto
- Un oggetto dalla forma sconosciuta ma dalle dimensioni conosciute
- Un oggetto completamente sconosciuto
Fatti i suoi calcoli, il drone reagisce di conseguenza, evitando l’oggetto col quale altrimenti andrebbe a impattare. Il team di scienziati ha testato il sistema con diversi oggetti (una palla, una macchina giocattolo, un modellino aereo e persino un Parrot Bebop 2, lanciato o anche fatto volare contro il quadricottero Intel Aero), da una distanza di circa 5 metri. Per l’occasione l’area del test è stata coperta da una pavimentazione con texture nettamente differenti l’una dall’altra in modo da facilitare il compito dell’I.A. nel capire dove il drone era posizionato e doveva spostarsi rispetto al suolo.
I risultati
Su oltre 200 tentativi, i ricercatori hanno riscontrato un tasso di successo di schivata tra il 70% e l’86% (quest’ultimo ottenuto con la macchina giocattolo e il modellino aereo). Davvero niente male per un progetto che, seppure ancora estremamente in erba, potrebbe risultare terribilmente utile per garantire ancora più sicurezza quando i droni nei nostri cieli saranno molti più, senza contare che i risultati ottenuti aprono le porte anche alle capacità di inseguimento autonomo, che sarebbero un grande passo in avanti nell’ambito dell’ordine pubblico.
Per chi avesse le competenze e il desiderio di approfondire, ecco il link al paper pubblicato su Arxiv.org.
