La búsqueda de personas perdidas en el bosque puede ser un proceso difícil y prolongado ya que helicópteros y drones no pueden vislumbrar a través de un espeso de dosel arbóreo. No obstante, muy pronto esta situación podría mejorar gracias al trabajo de investigadores del MIT, quienes han propuesto que varios drones autónomos podrían penetrar entre el dosel del bosque para peinarlo y al modo que lo hace un escáner, realizar este tipo de búsquedas
Así, en un documento que será presentado recientemente en el próximo Simposio Internacional sobre Robótica Experimental, los investigadores del MIT describen un sistema autónomo para una flota de drones que de forma colaborativa permita buscar personas bajo densas masas forestales. Estos drones no solo estarán equipados con ordenador de abordo y dotados de comunicación inalámbrica. Además, no requerirán de sistema de GPS; muy poco de efectivo bajo las copas de los árboles y una de las razones que limitaba en mayor medida las labores de salvamento anteriormente en este tipo de entornos.
Un dron de salvamento
Cada dron cuadrotor -dotado de 4 motores- y autónomo, estará equipado con posicionadores láser para la estimación de la posición, ubicación y la planificación de la trayectoria. Así, de este modo cuando el dron vuele, creará un mapa tridimensional individual del terreno. A su vez, varios algoritmos lo ayudarán a reconocer los puntos inexplorados así como los aún por explorar. Después una estación terrestre fusionará los mapas individuales de varios drones en un mapa 3D global que podrá ser empleado por los cuerpos de emergencia para ubicar y rescatar a las personas perdidas.
Asimismo, en la próxima actualización, los drones vendrán equipados con un equipos de detección de objetos con el fin de poder identificar a una persona perdida.Cuando la encuentre este marcará la ubicación del mismo modo en un mapa global, el cual los equipos de rescate podrán emplear para planificar una misión.
"Esencialmente, estamos reemplazando a los humanos con una flota de drones para que la búsqueda sea más eficiente en las misiones de rescate", declara en la nota de prensa emitida por el MIT Yulun Tian, del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica y autor principal del estudio.
Los científicos probaron varios drones en simulaciones de bosques generados aleatoriamente y también en un área boscosa real dentro del Centro de Investigación Langley de la NASA. En ambos experimentos, a cada avión no tripulado se le asignó a un área de unos 20 metros cuadrados. Aproximadamente entre cada 2 y 5 minutos se fusionaron en tiempo real los mapas obtenidos por cada uno de los aviones no tripulados, prueba en la cual los drones demostraron también un buen rendimiento en cuanto a la velocidad, el tiempo en completar la misión, la detección de las características del bosque y la fusión precisa de los mapas; todo ello imprescindible en las labores de rescate.
Exploración y cartografía ¿Cómo se orientan los drones?
Para el cumplimiento de su importante misión, en cada avión no tripulado, los investigadores montaron un sistema LIDAR, el cual escanea en 2D los obstáculos circundantes disparando rayos láser y midiendo los pulsos reflejados. Esto se puede utilizar para detectar árboles, sin embargo, para los drones, los árboles individuales parecen notablemente similares. Si un dron no puede reconocer un árbol dado, no puede determinar si ya ha explorando un área.
"Producir un mapa en 3D es más fiable que simplemente conectar una cámara a un dron"
Para salvar este problema los investigadores programaron sus drones para identificar las orientaciones de múltiples árboles. Con este método, cuando la señal LIDAR devuelve un grupo de árboles, un algoritmo calcula los ángulos y las distancias entre los árboles para identificar un grupo concreto de árboles y generar un patrón de los mismos. "Los drones pueden usar esto como una firma única para saber si han visitado el área o si se trata de un área nuevo", dice Tian.
En la estación terrestre, un software de navegación robótica llamado Localización y Mapeo Simultáneos -SLAM por sus siglas en inglés-, mantiene un registro dentro del área, utilizando la entrada LIDAR para localizar y capturar la posición de los drones. Esto ayuda a fusionar los mapas con precisión. El resultado final es un mapa con características de terreno en 3D, en el que los árboles aparecen como bloques de tonos de color de azul a verde, dependiendo de la altura; y las áreas inexploradas son oscuras, pero se vuelven grises a medida que son mapeadas por un dron. "Producir un mapa en 3D es más fiable que simplemente conectar una cámara a un avión no tripulado" defiende Tian. "La transmisión de vídeo a una estación central, por ejemplo, requiere una gran cantidad de ancho de banda que puede no estar disponible en áreas boscosas.