Uma equipa de engenheiros da EPFL, na Suíça, desenvolveu um modelo de controlo preditivo que permite que enxames de drones voem em ambientes confusos com rapidez e segurança.
Usar enxames de drones tem imensas vantagens, mas estes dispositivos não tem sido usados em “bando” por causa do risco de congestionamento. Recentemente, uma equipa de engenheiros da EPFL, na Suíça, desenvolveu um modelo de controlo preditivo que permite aos drones reagir aos seus vizinhos e até antecipar os seus próprios movimentos.
“O nosso modelo dá aos drones a capacidade de determinar quando um vizinho está prestes a desacelerar, o que significa que a desaceleração tem menos efeito no seu próprio voo”, explicou a estudante de engenharia Enrica Soria, em comunicado.
O sistema funciona com uma programação de regras simples e predefinidas, como distância mínima a ser obedecida, velocidade de cada indivíduo e direção a ser tomada durante o trajeto.
“Num enxame, quando um drone muda de trajetória para evitar um obstáculo, os vizinhos sincronizam automaticamente os seus movimentos de acordo com esse comportamento. Sem um modelo de controlo, isso provoca engarrafamentos e colisões”, disse o professor Dario Floreano, citado no mesmo comunicado.
Os testes mostraram que o sistema de Soria melhora a velocidade, a ordem e a segurança dos enxames de drones em áreas com muitos obstáculos. Este modelo baseia-se no mesmo princípio observado durante os voos coletivos de aves migratórias, como andorinhas.
“Em vez de receberem instruções de um computador que calcula a trajetória de cada um para evitar colisões, os drones são comandados através de informações individuais, podendo modificar as trajetórias de forma autónoma”, explicou a estudante.
Quando voam em bando, as andorinhas conseguem coordenar os seus movimentos de acordo com o comportamento do grupo, ajustando a trajetória e mantendo a mesma distância e velocidade para garantir um alinhamento seguro.
“Biólogos sugeriram recentemente que as mudanças de direção sincronizadas observadas em alguns grandes grupos de aves exigem uma capacidade cognitiva mais sofisticada do que se acreditava até agora. É esse tipo de capacidade que queremos implantar nos drones”, rematou Dario Floreano.
O artigo científico foi publicado em maio na Nature Machine Intelligence.
