I ricercatori dell'università di Zurigo hanno costruito un drone talmente reattivo da riuscire a evitare le pallonate. Il drone fa leva su una speciale fotocamera per la visione, che gli permette di reagire con tempi nell'ordine dei 3,5 millisecondi, contro tempi di reazione dei droni commerciali stimati nell'ordine delle decine di millisecondi. Questi tempi di reazione sono sufficienti per navigare in ambienti con ostacoli fissi, ma non per volare in ambienti più complessi e dinamici.
Uno degli autori aveva già partecipato a uno studio che metteva i luce i vantaggi delle event camera, come mostra il video qui sopra
I ricercatori Davide Falanga, Kevin Kleber, Davide Scaramuzza sono partiti da un approccio diverso da quello attualmente utilizzato sui droni, che basandosi su fotocamere classiche sono limitati dal tempo di esposizione dei fotogrammi, tipicamente compreso tra 1 e 100 millisecondi. I ricercatori hanno puntato sulle cosiddette Event Camera, che hanno un principio di funzionamento totalmente diverso e sono note anche con l'appellativo di "neuromorphic camera". In esse non viene utilizzata una lettura globale del sensore nel momento dell'otturazione, ma ogni pixel lavora in modo indipendente e asincrono e risponde ai cambiamenti di luminosità.
In pratica ogni pixel memorizza la lettura del valore di luminosità e invia un 'evento' ogni volta che questo valore si modifica oltre una certa soglia, inviando anche il verso in cui si e mosso il valore (negativo o positivo): il sensore non crea quindi un'immagine, ma un flusso di eventi asincroni. Le Event Camera possono essere quindi definite dei sensori asincroni attivati dal movimento. La rilevazione degli eventi avviene nell'ordine dei millisecondi, rendendole adatte per i Micro-aerial vehicles (MAV). Dietro le quinte lavorano particolari algoritmi per dare senso al flusso di eventi rilevato dalla fotocamera, ad esempio per eliminare gli eventi dovuti al moto del velivolo e filtrare così solo i movimenti di ciò che avviene attorno a lui.
Il processo in realtà richiede meno capacità di calcolo rispetto alla complessa creazione di un fotogramma da parte di un sensore di tipo classico e soprattutto dell'applicazione di algoritmi per rilevare nelle immagini gli oggetti fermi e quelli in movimento in quanto è la natura stessa del sensore ad attivare i pixel solo laddove c'è un movimento (che crea una modifica nella lettura di luminosità sui pixel). Per questi motivi le event camera hanno raccolto parecchio interesse negli ultimi anni nel campo della robotica, ma fino a ora erano state utilizzate in contesti più semplici.
La fine tecnica sviluppata dai ricercatori svizzeri per la compensazione del moto del velivolo stesso ha permesso invece di scalare su compiti più difficili, isolando in modo efficace solo i movimenti di oggetti esterni, con tempi di reazione contenuti in soli 3,5 millisecondi. I ricercatori sono arrivati al punto che il sistema Insightness SEES1 non solo riesce a riconoscere un oggetto un rapido movimento verso il drone (una palla lanciata contro di lui), ma riesce a vedere fino a tre palle contemporaneamente. Sono stati effettuati test per valutarne l'efficacia sia in contesti indoor, sia all'aperto, con risultati che anche in outdoor sono arrivati all'evitamento dell'oggetto (anche più oggetti contemporaneamente) nell'ordine del 90% delle volte.
Generalmente il più evidente difetto delle event camera è certamente rappresentato da dimensioni e peso decisamente maggiori rispetto ai piccoli moduli attualmente utilizzati sui droni commerciali, ma Insightness SEES1 è riuscita a contenerli in 3,5 cm x 3,5 cm con un peso di 15 grammi. Attualmente la risoluzione è contenuta, QVGA 320x240 pixel e impone un compromesso tra il campo inquadrato e la risoluzione angolare: se il primo aumenta diminuisce la seconda e con essa la distanza di visione della event camera, ma se si stringe troppo il campo inquadrato il rischio è che non vengano percepiti oggetti in arrivo appena fuori asse. Un altro problema è il rumore, a cui le event camera sono soggette più che quelle tradizionali, per cui i ricercatori hanno dovuto studiare algoritmi per minimizzarne gli effetti negativi.
Effettivamente in quel 10% di volte in cui il drone non è riuscito a evitare la pallonata la colpa è imputabile al ritardo nella reazione o perché l'oggetto è stato visto quando era troppo vicino o perché giunto troppo ai limiti dell'inquadratura. Le conclusioni dello studio sono molto interessanti e i ricercatori hanno posto le basi per evolvere il sistema e renderlo molto più efficace, sarà interessante vedere in futuro quali saranno gli sviluppi di questo tipo di sistemi per permettere ai droni di evitare gli ostacoli dinamici in ambienti complessi.
Sarà anche interessante vedere se questo tipo di sistema di evitamento ostacoli possa mettere in crisi gli attuali sistemi 'anti-drone', come il drone studiato per abbattere i droni, di cui abbiamo parlato qualche tempo fa.
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