Droni capaci di evitare autonomamente gli ostacoli, un'idea arriva dal MIT

L'avvento dei droni, con il loro fascino e le loro capacità, ha portato una ventata di novità nel mondo aprendo numerose opportunità di impiego sia hobbistico sia commerciale. E' comunque innegabile che questi nuovi avioggetti a controllo remoto, nonostante la presenza sul mercato di alcune proposte tecnologicamente molto avanzate e affidabili, rappresentino ancora qualcosa in divenire.

Una delle funzionalità che attualmente sono in fase di studio, e che alzerebbe l'asticella della qualità e affidabilità, è quella del rilevamento degli ostacoli con relativa e automatica manovra evasiva per evitare la collisione. Un'interessante intuizione sul tema arriva dal dottorando del MIT Andrew Barry il quale è riuscito a realizzare un drone ad ala fissa capace di evitare gli ostacoli presenti sulla sua rotta usando una dotazione hardware equivalente a quella di due smartphone e installata direttamente sul drone, con una spesa complessiva di circa 1700 dollari.

La capacità di processare immagini in tempo reale, facendo uso di hardware sufficientemente potente ma compatto così da poter essere installato direttamente sul drone, ha sempre rappresentato una sfida. Le fotocamere con risoluzione e framerate adeguato per poter identificare chiaramente gli ostacoli catturano un elevato numero di pixel, ciascuno dei quali deve essere analizzato per determinare se rappresenta un elemento per il quale il drone debba preparare una risposta.

Barry parte invece da una considerazione differente: un drone che vola velocemente non deve preoccuparsi di tutto ciò che vede ma osservare attentamente solo una piccola area ad una distanza fissa dinnanzi a lui. Un esempio può chiarire meglio il concetto. Quando si corre su una strada accidentata si osserva di norma una porzione del terreno posta a pochi metri da noi: l'area vicino ai piedi è già stata analizzata e sappiamo di poterla calpestare senza cadere, l'area più lontana non è di interesse poiché non si è ancora giunti lì. Tutto quello che è importante è prestare attenzione alla piccola area dinnanzi a noi per poter correre indefinitamente a meno di improvvisi cambiamenti dell'ambiente circostante.

La tecnica di rilevamento Stereo Pushbroom osserva solamente ad una profondità (la zona più scura) ma ricorda per un breve periodo quanto ha già visto (la zona più chiara)

Il drone realizzato da Barry adotta questo schema di funzionamento, impiegando un sistema di analisi stereoscopico grazie ad una coppia di fotocamere da 376x240 pixel e 120fps poste ad una distanza reciproca di 24 centimetri. Le fotocamere si concentrano sulla zona posta a 10 metri di distanza dal drone e su null'altro. Le immagini catturate vengono conservate in memoria e confrontate con quelle successive (registrate 8,3 centimetri più avanti supponendo una velocità di crociera di 10 metri al secondo) creando una mappa tridimensionale dello spazio davanti al drone così che esso possa preparare eventuali reazioni in risposta ad un ostacolo. Questa tecnica prende il nome di "pushbroom stereo detection" poiché il processo ricorda il movimento di una scopa che spazzola il terreno venendo spinta in avanti.

Le immagini sono conservare solamente per qualche secondo quindi il drone non va a costruire una mappa persistente dell'area che sta sorvolando. Le manovre evasive per evitare gli ostacoli sono quindi elaborate direttamente sul drone in maniera dinamica e reattiva, attingendo da una libreria di traiettorie stabili già note e scegliendo quella più adatta alla situazione.

Dato che l'orizzonte di rilevamento degli ostacoli è relativamente breve, il drone potrebbe non aver sufficiente tempo per compiere una manovra evasiva per evitare ostacoli particolarmente ingombranti, come ad esempio una costruzione: la tecnica ha comunque mostrato una notevole efficacia nell'evitare ostacoli relativamente piccoli come alberi e pali della luce. I ricercatori sottolineano che l'orizzonte di rilevamento è limitato principalmente dalla capacità di computazione dell'hardware pertanto una miglioria in questo frangente potrà consentire in futuro di effettuare una scansione su un orizzonte più profondo e pianificare quindi percorsi più complessi attorno a vari ostacoli posti a distanze differenti.

E' interessante osservare che Barry ha sperimentato l'efficacia del proprio sistema in uno scenario reale e non in laboratorio o in un ambiente controllato. Quanto sviluppato da Barry è la sintesi di due ricerche separate già effettuate in precedenza, una incentrata sulle manovre evasive ad alta velocità e una sulle tecniche di rilevamento stereo pushbroom. Il software sviluppato da Barry è open-source e liberamente disponibile su GitHub.