Pesquisadores da Universidade de Missouri estão avançando na autonomia dos drones usando IA, concentrando-se na navegação e na interação ambiental sem a dependência do GPS. Crédito: SciTechDaily.com
Um projeto de ponta liderado por pesquisadores da Universidade de Missouri visa equipar os drones com capacidades de navegação visual autônoma, potencialmente transformando a forma como os drones operam e auxiliam em cenários críticos como desastres naturais.
Algoritmos de IA estão sendo desenvolvidos para permitir que drones naveguem de forma autônoma e executem tarefas complexas, especialmente em GPS-ambientes comprometidos, utilizando avanços em tecnologia de sensores e computação de alto desempenho.
Estudantes da Universidade do Missouri passaram um mês no Yuma Proving Grounds, no Arizona, uma das maiores instalações militares do mundo, trabalhando para coletar dados de vídeo visível e infravermelho usando drones personalizados. Seu projeto ajudou a construir a base para este projeto de dois anos apoiado pelo Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Engenheiros do Exército dos EUA. Crédito Departamento de Defesa dos EUA
Navegação por drones orientada por IA
Graças aos algoritmos inteligentes desenvolvidos por inteligência artificial (AI), os drones poderão um dia pilotar-se sozinhos – sem a necessidade de humanos – usando pontos de referência visuais para ajudá-los a navegar de um ponto a outro. Esse é o objetivo de um projeto de dois anos liderado por pesquisadores da Universidade de Missouri e apoiado por uma doação de US$ 3,3 milhões do Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Engenheiros do Exército dos EUA (ERDC), o principal centro de pesquisa e desenvolvimento do Corpo de Engenheiros do Exército dos EUA.
Autonomia em Situações Críticas
A capacidade de operar de forma autônoma torna-se crítica em situações em que há uma interrupção ou perda de sinal da navegação GPS, como após um desastre natural ou em situações militares, disse Kannappan Palaniappan, Distinto Professor Curador de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e Diretor investigador do projeto.
“Isso normalmente ocorre após desastres naturais, oclusões no ambiente construído e no terreno ou devido a intervenções humanas”, disse Palaniappan. “A maioria dos drones em operação hoje exige navegação GPS para voar, então, quando perdem o sinal, não conseguem se orientar e normalmente pousam onde quer que estejam. Ao contrário dos aplicativos de navegação GPS baseados em terra, que podem redirecioná-lo se você perder uma curva, atualmente não há opção para os drones aéreos redirecionarem nessas situações.”
Estudantes da Universidade do Missouri passaram um mês no Yuma Proving Grounds, no Arizona, uma das maiores instalações militares do mundo, trabalhando para coletar dados de vídeo visível e infravermelho usando drones personalizados. Seu projeto ajudou a construir a base para este projeto de dois anos apoiado pelo Centro de Pesquisa e Desenvolvimento de Engenheiros do Exército dos EUA. Crédito Departamento de Defesa dos EUA
Aprimorando Drones com Tecnologia Inteligente
Atualmente, alguém deve pilotar manualmente um drone e ter um alto nível de consciência situacional para mantê-lo livre de obstáculos ao seu redor, como edifícios, árvores, montanhas, pontes, sinais ou outras estruturas proeminentes, enquanto permanece dentro da linha de visão do piloto do drone. . Agora, através de uma combinação de sensores visuais e algoritmos, Palaniappan e a sua equipa estão a desenvolver software que permitirá aos drones voar por conta própria – percebendo e interagindo de forma independente com o seu ambiente, ao mesmo tempo que atingem metas ou objetivos específicos.
Kannappan Palaniappan. Crédito: Universidade de Missouri-Columbia
“Queremos pegar a gama de habilidades, atributos, conhecimento contextual da cena, planejamento de missão e outras capacidades que os pilotos de drones possuem e incorporá-los – juntamente com as condições climáticas – no software do drone para que ele possa tomar todas essas decisões de forma independente”, Palaniappan disse.
Avançando na percepção inteligente de cena
Nos últimos anos, os avanços na tecnologia de sensores visuais, como detecção e alcance de luz, ou lidar, e imagens térmicas permitiram que os drones executassem tarefas limitadas de nível avançado, como detecção de objetos e reconhecimento visual. Quando combinado com os algoritmos da equipe – alimentados por aprendizado profundo e aprendizado de máquinaum subconjunto de IA – os drones podem ajudar no desenvolvimento de imagens avançadas em 3D ou 4D para aplicações de mapeamento e monitoramento.
“Como humanos, incorporamos modelos 3D e conhecimento dinâmico de padrões de movimento ao nosso redor usando nosso sistema visual desde que éramos crianças”, disse Palaniappan. “Agora, estamos tentando decodificar as características mais importantes do sistema visual humano e construir essas capacidades em algoritmos de navegação aéreos e terrestres autônomos baseados em visão.”
Superando Limitações Tecnológicas
O desenvolvimento de recursos avançados de imagens requer recursos relacionados ao computador, como capacidade de processamento, memória ou tempo. Essa capacidade está além do que está atualmente disponível através do sistema de software normalmente disponível a bordo de um drone. Portanto, a equipe liderada pelo MU está investigando como aproveitar a força dos métodos de nuvem, alto desempenho e computação de ponta para uma solução potencial.
“Depois de uma forte tempestade ou de um desastre natural, haverá danos em edifícios, cursos de água e outras formas de infraestrutura”, disse Palaniappan. “Uma reconstrução 3D da área poderia ajudar os socorristas dos funcionários do governo a compreender a extensão dos danos ocorridos. Ao permitir que o drone colete os dados brutos e transmita essas informações para a nuvem, a nuvem que suporta software de computação de alto desempenho pode completar a análise e desenvolver o modelo gêmeo digital 3D sem a necessidade de software adicional ser fisicamente instalado e acessível no drone .”
A equipe do MU inclui Prasad Calyam, Filiz Bunyak e Joshua Fraser. A equipe também inclui pesquisadores da Universidade de Saint Louis, Universidade da Califórnia-Berkeley e Universidade da Flórida.
