Cuadricópteros: Péndulo Invertido (y algo más)

De pequeños hemos jugado mucho con uno de los desafíos físicos a los cuales se enfrentan estos pequeños robots voladores. Sostener un poste, erguido en vertical sobre nuestra mano nos hacía sentir malabaristas de un circo internacional sin darnos cuenta que estábamos ejecutando la rutina del “Péndulo Invertido”, que estos cuadricópteros hacen con tanta naturalidad que son capaces de lanzarlo al aire, de uno a otro, y equilibrarlo sin maniobras extrañas o agresivas. Nosotros nos hubiéramos roto la cabeza, ellos lo hacen con una naturalidad que te sorprenderá al ver el video.

Hemos visto cuadricópteros pequeños ejecutando elaboradas rutinas de vuelo, moviéndose en formaciones precisas e incluso jugando al ping-pong, pero un nuevo video muestra un ejemplo de agilidad robótico impresionante que es, francamente, digno de temer. Hace un tiempo atrás, los integrantes del equipo ETH Flying Machine Arena habían conseguido cuadricópteros capaces de equilibrar un poste y hasta que fueran capaces de hacer malabares con bolas como si fueran artistas de circo, pero una nueva demostración combina estos dos actos y muestra a las máquinas voladoras lanzar y balancear un palo con una precisión impresionante. El desarrollo fue dirigido por el ingeniero con sede en Zurich, Dario Brescianini, quien junto con dos colegas, desarrollaron un modelo matemático 2D para lograr esta hazaña que hasta hace poco tiempo atrás, podía resultar increíble de alcanzar. Veámoslo:

 

Al describir los obstáculos que se presentaron hasta desarrollar este acto de equilibrio con una secuencia de acciones seguras, como vimos en el video, Brescianini dijo: "El desafío más grande para lograr que el sistema alcance un funcionamiento satisfactorio fue la parte de captura. Probamos varias maniobras de captura, pero ninguna de ellas funcionaba hasta que introdujimos un algoritmo de aprendizaje, que adapta los parámetros de la trayectoria de la captura y aprende de ellos, para eliminar los errores sistemáticos". Imaginando las aplicaciones futuras que podría tener este tipo de “habilidades”, es bastante fácil imaginar versiones más grandes de estos dispositivos, actuando como mecanismos de rescate de emergencia, capaces de atrapar a personas que se lancen al vacío, al sentirse acorraladas en edificios en llamas u otras situaciones aéreas de emergencia.

Para lograr esta hazaña, Darío Brescianini y sus dos supervisores Markus Hehn y Raffaello D'Andrea, comenzaron con la base de un modelo matemático de dos dimensiones. El objetivo del modelo era comprender los movimientos que un cuadricóptero tendría que realizar para lanzar el péndulo. En otras palabras, los movimientos que se necesitarían para que el péndulo pudiera separarse y  despegar desde el cuadricóptero, para luego flotar en el aire hasta caer en la otra nave. Este primer paso permitió determinar (en forma teórica) la factibilidad del suceso. Además, mostró la trayectoria ideal en términos de posiciones, velocidades y ángulos necesarios para que el cuadrocóptero siga hasta lanzar el péndulo. El objetivo principal del siguiente paso, fue determinar qué tan bien el modelo teórico se reproducía en el mundo real. Este paso implicó múltiples pruebas con el sistema físico, incluyendo tirar el péndulo con la mano para estudiar sus propiedades aerodinámicas y cronometrar con precisión los movimientos de los cuadricópteros y del péndulo, durante la maniobra.

Muchos de los desafíos claves de este trabajo fueron causados por el carácter altamente dinámico de la prueba acrobática. Por ejemplo, el tiempo total entre un lanzamiento y la captura es de apenas 0,65 segundos, lo cual es muy poco tiempo para que el otro cuadricóptero pueda desplazarse, y llegar al punto adecuado, en una posición propicia de captura. Otro desafío clave es el alto costo de un intento con fracaso: una captura fallida dio lugar a que el péndulo golpeara una pala del rotor de uno de los motores. Un cuadricóptero estrellado, no sólo implica reparaciones (por ejemplo, cambiar una hélice), sino que también significa una nueva  calibración y puesta a punto del vehículo para volver a determinar sus parámetros de funcionamiento (por ejemplo, centro real de masa, empuje real producido por los propulsores) y reiniciar los algoritmos de aprendizaje, hasta alcanzar nuevamente un funcionamiento ideal. Sin lugar a dudas, un trabajo magnífico con un enorme potencial de aplicaciones en el futuro.

Fuente: NeoTeo