Los pilotos de drones pueden volverse superfluos en el futuro. Una nueva investigación de la Universidad de Aarhus ha permitido que la inteligencia artificial asuma el control del escaneo de drones y la medición del terreno.
Un proyecto de investigación en la Universidad de Aarhus AU en colaboración con la Universidad Técnica de Dinamarca DTU tiene como objetivo hacer que medir y documentar canteras de grava y piedra caliza sea mucho más rápido, más barato y más fácil en el futuro.
El proyecto ha permitido que la inteligencia artificial se haga cargo de los drones controlados por humanos que se utilizan actualmente para la tarea.
"Hemos hecho que todo el proceso sea completamente automático. Le decimos al dron dónde comenzar, y el ancho de la pared o la pared de roca que queremos fotografiar, y luego vuela en zig-zag y aterriza automáticamente,"dice el profesor asociado Erdal Kayacan, experto en inteligencia artificial y drones del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus.
La medición y documentación de canteras de grava y piedra caliza, acantilados y formaciones naturales y artificiales similares a menudo se realiza mediante drones que fotografían el área. Luego, las grabaciones se cargan en una computadora que convierte automáticamente todo en un modelo de terreno en 3D.
Sin embargo, los pilotos de drones son costosos, y las mediciones llevan mucho tiempo porque el dron debe controlarse manualmente para mantener la misma distancia constante al muro de una excavación, mientras que al mismo tiempo mantiene la cámara del dron perpendicular a la pared.
Además, debe haber una superposición específica en las imágenes tomadas, para que la computadora pueda "coser" las imágenes en una gran figura en 3D.
Los investigadores del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Aarhus ahora han automatizado este proceso utilizando inteligencia artificial.
"Nuestro algoritmo asegura que el dron siempre mantenga la misma distancia a la pared y que la cámara se reposicione constantemente perpendicular a la pared. Al mismo tiempo, nuestro algoritmo predice las fuerzas del viento que actúan sobre el cuerpo del dron", dice Erdal Kayacan.
Esto significa que los investigadores han podido compensar uno de los principales desafíos asociados con el vuelo autónomo de drones: el viento.
"El modelo de proceso gaussiano diseñado también predice el viento que se encontrará en el futuro cercano. Esto implica que el dron puede prepararse y tomar las medidas correctivas de antemano", dice Mohit Mehndiratta, un estudiante de doctorado visitante en el Departamentode Ingeniería en la Universidad de Aarhus.
Hoy, se necesita poco más que una ligera brisa para desviar un dron del curso, pero con la ayuda de los procesos gaussianos, el equipo ha tenido en cuenta las ráfagas y la velocidad general del viento.
"El dron en realidad no mide el viento, estima el viento en función de la información que recibe mientras se mueve. Esto significa que el dron responde a la fuerza del viento, al igual que cuando los seres humanos corregimos nuestros movimientoscuando estamos expuestos a un fuerte viento ", dice Erdal Kayacan.
El proyecto de investigación se lleva a cabo en colaboración con el Centro Danés de Investigación y Tecnología de Hidrocarburos en DTU. Los resultados del proyecto se presentarán en la Conferencia Europea de Control en mayo de 2020.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Aarhus . Original escrito por Jesper Bruun. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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