Trabajan en programar drones para que sepan esquivar obstáculos imprevistos

Compañías como Amazon están haciendo grandes apuestas por el uso práctico de drones en tareas como entregar paquetes justo delante de nuestra puerta.

Pero incluso dejando aparte los problemas de legislación, programar los drones para que vuelen a través de espacios abarrotados como las ciudades es un desafío.

Conseguir evitar obstáculos mientras se viaja a gran velocidad es computacionalmente complejo, en especial para drones pequeños que están limitados en cuanto al procesamiento a tiempo real que les permite el hardware que pueden llevar a bordo.

Muchos de los enfoques existentes se basan en mapas intrincados que buscan comunicar a los drones dónde se encuentran con exactitud respecto de los obstáculos, lo cual es poco práctico en situaciones del mundo real donde son frecuentes los obstáculos impredecibles.

Si su posición estimada está desplazada en apenas un pequeño margen, pueden chocar fácilmente.

Teniendo en cuenta todo eso, el equipo de Pete Florence, Russ Tedrake, John Carter y Jake Ware, del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL), adscrito al Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Cambridge, Estados Unidos, ha desarrollado NanoMap.

Most females experience sexual problems at some point. http://greyandgrey.com/spanish/prensa/ on line levitra But these only best viagra price alleviate the problem during sex, not completely. There are numerous natural ingredients that can cure any issue present in genital passage and reproductive system in men and women may be stimulated to function with maximum efficiency with the help of Patanjali Ashwashila capsule. levitra online pharmacy Key ingredients in Maha Rasayan capsules are Vidarikand, Bang Bhasma, Ramayphal, Lauh Bhasma, Kaunch, Ashwagandha, Safed Musli, Shatavari, Shilajit Sudh, Kali Musli, Abhrak Bhasma and Ras Sindoor Bhasma. tadalafil 20mg from india Este sistema permite a los drones volar a unos 30 km/h a través de entornos densos como bosques y almacenes.

Una de las ideas clave de NanoMap es sorprendentemente simple: el sistema considera que la posición del dron en su entorno se vuelve incierta conforme transcurre el tiempo, y hace su trabajo de modelación del entorno teniendo en cuenta esa incertidumbre.

“Los mapas en los que debamos confiar excesivamente no nos ayudarán si queremos drones que puedan operar a velocidades más altas en entornos humanos”, argumenta Florence.

“Un enfoque que tenga más en cuenta la incertidumbre nos conseguirá un nivel mucho más alto de fiabilidad en términos de capacidad para volar en lugares cerrados y evitar obstáculos”.

En concreto, NanoMap utiliza un sistema de detección profunda para unir entre sí una serie de mediciones sobre el entorno inmediato del dron.

Esto le permite no solo confeccionar planes de movimiento para su actual campo de visión, sino también anticipar cómo debería moverse en los espacios que en ese momento están ocultos a su visión pero que poco antes ha visto.

Fuente: Noticias de la Ciencia