Los vehículos aéreos no tripulados (UAV), comúnmente conocidos como drones, han demostrado ser sistemas muy eficaces para monitorear y explorar entornos.Estos robots voladores autónomos también podrían utilizarse para crear mapas detallados y visualizaciones tridimensionales (3D) de entornos del mundo real.

Investigadores de la Universidad Sun Yat-Sen y la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong introdujeron recientemente SOAR, un sistema que permite a un equipo de vehículos aéreos no tripulados reconstruir entornos de forma rápida y autónoma explorándolos y fotografiándolos simultáneamente.Este sistema, presentado en un artículopublicadoen elarXivservidor de preimpresión y configurado para ser presentado en elConferencia internacional IEEE/RSJ sobre robots y sistemas inteligentes (IROS) 2024, podría tener numerosas aplicaciones, que van desde la planificación urbana hasta el diseño de entornos de videojuegos.

"Nuestro artículo surgió de la creciente necesidad de una reconstrucción 3D eficiente y de alta calidad utilizando vehículos aéreos no tripulados", dijo a Tech Xplore Mingjie Zhang, coautor del artículo.

"Observamos que los métodos existentes a menudo se dividen en dos categorías: enfoques basados ​​en modelos, que pueden llevar mucho tiempo y ser costosos debido a su dependencia de información previa, y métodos sin modelos, que exploran y reconstruyen simultáneamente pero que pueden estar limitados por factores locales.limitaciones de planificación. Nuestro objetivo era cerrar esta brecha mediante el desarrollo de un sistema que pudiera aprovechar las fortalezas de ambos enfoques".

El objetivo principal del reciente estudio de Zhang y sus colegas fue crear un sistema heterogéneo de múltiples UAV que pudiera explorar entornos y recopilar fotografías simultáneamente, recopilando datos que podrían usarse para reconstruir entornos.Para ello, primero se propusieron desarrollar una técnica para la generación incremental de puntos de vista que se adapte a la información de la escena que se adquiere con el tiempo.

Además, el equipo planeó desarrollar una estrategia de asignación de tareas que optimizaría la eficiencia del equipo multi-UAV, asegurando que recopilara consistentemente los datos necesarios para reconstruir los entornos.Finalmente, el equipo realizó una serie de simulaciones para evaluar la efectividad del sistema propuesto.

"SOAR es un sistema multi-UAV heterogéneo LiDAR-Visual diseñado para una rápida reconstrucción 3D autónoma", explicó Zhang."Emplea un equipo de vehículos aéreos no tripulados: un explorador equipado con LiDAR para una exploración rápida de la escena y varios fotógrafos con cámaras para capturar imágenes detalladas".

Para crear reconstrucciones 3D, el sistema propuesto por el equipo completa varios pasos.En primer lugar, un UAV al que se refieren como "explorador" navega y mapea eficientemente un entorno empleando una estrategia basada en fronteras de superficie.

A medida que este UAV mapea gradualmente el entorno, el sistema del equipo genera gradualmente puntos de vista que colectivamente permitirían la cobertura completa de las superficies en el entorno delineado.Otros vehículos aéreos no tripulados, denominados fotógrafos, visitarán estos lugares y recogerán allí datos visuales.

"Los puntos de vista se agrupan y asignan a los fotógrafos utilizando el método Consistent-MDMTSP, equilibrando la carga de trabajo y manteniendo la coherencia de las tareas", dijo Zhang."Cada fotógrafo planifica un camino óptimo para capturar imágenes desde los puntos de vista asignados. Las imágenes recopiladas y sus poses correspondientes se utilizan luego para generar un modelo 3D texturizado".

Una característica única de SOAR es que permite la recopilación de datos mediante sensores LiDAR y visuales.Esto garantiza la exploración eficiente de los entornos y la producción de reconstrucciones de alta calidad.

"Nuestro sistema se adapta a la información de la escena que cambia dinámicamente, asegurando una cobertura óptima con puntos de vista mínimos", dijo Zhang."Al asignar consistentemente tareas a los UAV, también mejora la eficiencia del escaneo y reduce los desvíos innecesarios para los fotógrafos".

Zhang y sus colegas evaluaron el sistema propuesto en una serie de simulaciones.Sus hallazgos fueron muy prometedores, ya que se descubrió que SOAR supera a otros métodos de última generación para la reconstrucción del medio ambiente.

"Un logro clave de nuestro estudio es la introducción de un marco novedoso para una rápida reconstrucción aérea autónoma", dijo Zhang."Un elemento central de este marco es el desarrollo de varios algoritmos clave que emplean un diseño incremental, logrando un equilibrio crucial entre las capacidades de planificación en tiempo real y la eficiencia general, lo cual es esencial para las tareas de reconstrucción dinámica y en línea".

En el futuro, SOAR podría utilizarse para abordar una amplia gama de problemas del mundo real que requieren una reconstrucción rápida y precisa de entornos 3D.Por ejemplo, podría usarse para crear modelos 3D detallados de ciudades e infraestructura o ayudar a los historiadores a preservar el patrimonio cultural de un país, ayudándolos a reconstruir sitios y artefactos históricos.

"SOAR también podría usarse para respuesta y evaluación de desastres", dijo Zhang."Específicamente, podría permitir a los socorristas evaluar rápidamente los daños después de desastres naturales y planificar los esfuerzos de rescate y recuperación".

El sistema del equipo podría contribuir además a la inspección de infraestructuras y sitios de construcción, permitiendo a los trabajadores mapear estos lugares claramente.Finalmente, podría usarse para crear modelos 3D de entornos de videojuegos inspirados en ciudades reales y paisajes naturales.

"Estamos entusiasmados con el potencial de futuras investigaciones en esta área", afirmó Zhang."Nuestros planes incluyen cerrar la brecha entre Sim y Real: nuestro objetivo es abordar los desafíos asociados con la transición de SOAR de entornos de simulación a entornos del mundo real. Esto implicará abordar problemas como errores de localización e interrupciones de comunicación que pueden ocurrir en implementaciones del mundo real.".

Como parte de sus próximos estudios, los investigadores planean desarrollar nuevas estrategias de asignación de tareas que podrían mejorar aún más la coordinación entre diferentes UAV y la velocidad a la que mapean entornos.Finalmente, planean agregar módulos de predicción de escenas y procesamiento de información a su sistema, ya que esto podría permitirle anticipar la estructura de un entorno determinado, acelerando aún más el proceso de reconstrucción.

"También exploraremos la implementación de técnicas de reconstrucción activa, donde el sistema recibeen tiempo realretroalimentación durante el proceso de reconstrucción", añadió Zhang.

"Esto permitirá a SOAR adaptar su planificación sobre la marcha y lograr resultados aún mejores. Además, investigaremos la incorporación de factores como el ángulo de la cámara y la calidad de la imagen directamente en el proceso de planificación, lo que garantizará que las imágenes capturadas estén optimizadas para generarreconstrucciones 3D de alta calidad Estas direcciones de investigación representan oportunidades interesantes para avanzar en las capacidades de SOAR y ampliar los límites del 3D autónomo.reconstrucciónutilizando vehículos aéreos no tripulados".Más información:

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