Investigadores del IIT Bombay desarrollan un esquema de control sin GPS para enjambres de drones autónomos

Un nuevo esquema de control desarrollado por el profesor Dwaipayan Mukherjee y el investigador Chinmay Garanayak en el Instituto Indio de Tecnología (IIT) de Bombay permite que los vehículos aéreos no tripulados (UAV) vuelen en enjambres coordinados sin depender del GPS, la comunicación entre drones o los sistemas de control centralizados. El método utiliza mediciones de rumbo obtenidas a través de cámaras a bordo para determinar posiciones relativas y mantener la formación.

Los investigadores aplicaron el esquema a los UAV de despegue y aterrizaje verticales (VTOL), que pueden despegar sin pista y flotar en el aire. Estos drones son adecuados para operaciones en espacios reducidos como vigilancia y seguimiento. “La autonomía en un enjambre es una tarea crítica”, dijo Mukherjee. “Esto significa que los vehículos en un enjambre deberían poder decidir sus ‘acciones’ basándose en variables que pueden medir con sus sensores a bordo, en lugar de tener que depender de que se les proporcione información global o de que alguna computadora humana/centralizada decida cuál debería ser su acción. Aquí es donde nuestro paradigma difiere de los habituales”, añadió.

El esquema de control propuesto de “solo rumbo” permite a cada dron utilizar su cámara a bordo para observar a sus vecinos inmediatos y calcular la información de rumbo. “En el control de orientación únicamente, el objetivo es lograr el control de la formación utilizando únicamente mediciones de orientación interagentes”, dijo el Sr. Garanayak. El sistema no requiere GPS ni comunicación con otros drones ni un ordenador central.

Las mediciones basadas en cámaras son menos propensas al ruido que los sensores de distancia convencionales, lo que simplifica el sistema de sensores del dron y reduce los requisitos de batería y el peso total. El esquema está diseñado para funcionar en áreas donde el GPS no está disponible o donde la comunicación podría verse bloqueada, lo que lo hace adecuado para operaciones en modo sigiloso, como misiones militares encubiertas.

Los drones VTOL son sistemas subactuados, lo que significa que tienen seis grados de libertad pero menos movimientos directamente controlables. Si bien pueden moverse verticalmente y girar alrededor de tres ejes, los movimientos laterales y hacia adelante y hacia atrás deben controlarse indirectamente. “Muchos de los resultados de la literatura no abordan la dinámica subactivada de los vehículos VTOL y sólo se centran en el modelo cinemático. Esto nos motivó a considerar el modelo totalmente subactivado del UAV VTOL y explorar su aplicabilidad al control de formaciones”, dijo el Sr. Mukherjee.

Los sistemas subactuados requieren modelos dinámicos que incluyan posición, orientación, velocidades, fuerzas, pares e inercia. Los intentos anteriores de aplicar control exclusivo de rodamientos a dichos modelos a menudo fracasan debido a la inestabilidad o averías en determinadas condiciones. Mukherjee y Garanayak desarrollaron un mecanismo de control que garantiza la convergencia y el mantenimiento de la formación deseada, incluso cuando los drones parten de posiciones imperfectas. Han proporcionado pruebas matemáticas rigurosas para respaldar la confiabilidad del sistema.

Su trabajo aborda dos escenarios operativos. En el primero, los drones mantienen la formación a velocidad constante utilizando datos de rumbo y velocidad de rumbo. En el segundo, donde la formación y la velocidad varían con el tiempo, los drones incorporan sus propias mediciones de velocidad además de los datos de rumbo. El sistema puede manejar configuraciones arbitrarias que varían en el tiempo, lo que permite a los drones navegar por pasajes estrechos, reconfigurarse en formaciones de una sola línea y adaptarse a los requisitos cambiantes de la misión.

Los investigadores planean probar el esquema de control de forma experimental, utilizando un enjambre de drones. En la futura hoja de ruta, su objetivo es abordar la prevención de colisiones con garantías teóricas. “La mayoría de los algoritmos existentes se basan en para esto Esquemas para evitar colisiones que no ofrecen ninguna garantía teórica. Evitar colisiones con objetos en el medio ambiente y entre drones es un desafío que estamos tratando de abordar a nivel teórico”, dijo Mukherjee.