Embora o drone autônomo, ou seja sem a necessidade de ser controlado pelo “humano,” já é uma realidade, sendo em 2016, o primeiro drone parcialmente autônomo a venda no mercado, o drone chinês Phantom 4 com câmera 4K. Recentemente a NASA fez alguns testes com drones totalmente autônomos comparando a tecnologia desenvolvida por eles, a drones controlados por “humanos” Os drones 100% autônomos desenvolvido pela NASA podem ser controlados totalmente por computador. Veja o vídeos do Phantom 4 e do teste realizado por pesquisadores da NASA abaixo. É muito interessante.
A navegação foi baseada em visão para nave espacial. Para demonstrar o progresso da equipe da NASA/JPL criou uma tentativa cronometrada entre a AI e o piloto de drones de classe mundial, Ken Loo.
Drone autonomo
Drone parcialmente autônomo
VEJA A CORRIDA TESTE
CURIOSIDADES…
Quem não se lembra também do primeiro campeonato oficial de corrida de Drones na Austrália como publicamos aqui no Mídia Interessante (clique aqui).
Nota da NASA, sobre o teste desenvolvido
Por Andrew Good
Jet Propulsion Laboratory, Pasadena, Califórnia
Traduzido por Mídia Interessante
Drone racing é um esporte de alta velocidade que exige reflexos instintivos – mas os humanos não serão os únicos concorrentes por muito tempo.
Pesquisadores do Laboratório de Propulsão a Jato da NASA em Pasadena, Califórnia, colocaram seu trabalho no teste recentemente. As corridas de tempo passaram por um curso de obstáculos de torção, eles atacaram drones controlados por inteligência artificial (AI) contra um piloto humano profissional.
A corrida, realizada em 12 de outubro, encerrou dois anos de pesquisa sobre a autonomia do drone financiada pelo Google. A empresa estava interessada no trabalho da JPL com navegação baseada em visão para nave espacial – tecnologias que também podem ser aplicadas aos drones. Para demonstrar o progresso da equipe, o JPL criou uma tentativa cronometrada entre a AI e o piloto de drones de classe mundial, Ken Loo.
A equipe criou três drones personalizados (apelidados de Batman, Joker e Nightwing) e desenvolveu os algoritmos complexos que os drones precisavam para voar a altas velocidades, evitando obstáculos. Esses algoritmos foram integrados à tecnologia Tango do Google, na qual a JPL também trabalhou. Os drones foram construídos para as especificações de corrida e poderiam facilmente ir tão rápido quanto 129 km / h em linha reta. Mas na pista de obstáculos instalada em um armazém JPL, eles só podiam voar a 30 ou 40 mph (48 a 64 km / h) antes de serem necessários para aplicar os freios.
“Nós enfrentamos nossos algoritmos contra um humano, que voa muito mais pela sensação”, disse Rob Reid, da JPL, gerente de tarefas do projeto. “Você pode realmente ver que a AI voa o drone suavemente em torno do curso, enquanto os pilotos humanos tendem a acelerar agressivamente, então seu caminho é mais fácil”.
Em comparação com Loo, os drones voaram com mais cautela, mas consistentemente. Seus algoritmos ainda são um trabalho em andamento. Por exemplo, os drones às vezes se moviam tão rápido que o borrão de movimento os fazia perder o rastro de seus arredores. O Loo alcançou velocidades mais altas e conseguiu realizar saca-rolhas aéreos impressionantes. Mas ele estava limitado pela exaustão, algo com o que os pilotos pilotados pela AI não precisavam lidar. “Esta é definitivamente a pista mais densa que já voei”, disse Loo. “Uma das minhas falhas como piloto é que eu me canso facilmente. Quando me canso mentalmente, começo a me perder, mesmo que eu tenha voado o curso 10 vezes”.
Enquanto o AI e o piloto humano começaram com tempos de volta similares, após dezenas de voltas, Loo aprendeu o curso e tornou-se mais criativo e ágil. Para as voltas oficiais, a Loo foi em média 11,1 segundos, em comparação com os drones autônomos, que em média 13,9 segundos. Mas o último foi mais consistente no geral. Onde os tempos de Loo variaram mais, a IA conseguiu pilotar a mesma linha de corrida a cada volta.
“Nossos drones autônomos podem voar muito mais rápido”, disse Reid. “Um dia você pode vê-los correndo profissionalmente!”
Sem um piloto humano, os drones autônomos geralmente dependem do GPS para encontrar o caminho. Essa não é uma opção para espaços interiores como armazéns ou áreas urbanas densas. Um desafio semelhante é enfrentado por carros autônomos. As tecnologias de localização e mapeamento baseadas em câmeras possuem várias aplicações potenciais, acrescentou Reid. Essas tecnologias podem permitir que os drones verifiquem o estoque em armazéns ou ajudem as operações de busca e salvamento em sites de catástrofes. Eles podem até ser usados eventualmente para ajudar futuros robôs a navegar pelos corredores de uma estação espacial.
