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Vision-based Guidance and Control in Birds, with Applications to Autonomous Unmanned Aircraft

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El diseño de drones es cosa de pájaros

Un grupo de investigadores financiado con fondos europeos espera aplicar nuevos conocimientos sobre el comportamiento de las aves al diseño de sistemas aéreos autónomos.

Investigación fundamental icon Investigación fundamental

Las aves son las que, en un principio, inspiraron a los humanos a surcar los cielos, y hoy, con la llegada de los drones y la movilidad aérea urbana, volvemos a recurrir a nuestros amigos emplumados. «Las aves tienen una capacidad inigualable para aterrizar en perchas, interceptar objetivos en movimiento y evitar colisiones, todos ellos retos importantes (pero no resueltos) para las tecnologías actuales de drones», afirma Graham Taylor, catedrático de Biología Matemática en la Universidad de Oxford. Taylor, inspirado por estas capacidades y con el apoyo del proyecto financiado con fondos europeos HawkEye, se propuso estudiar cómo utilizan las aves la visión para guiar y controlar su vuelo. «Nuestro objetivo era aplicar estos conocimientos al diseño de sistemas aéreos autónomos», añade Taylor.

El vuelo de los animales se une a los macrodatos

Mediante un laboratorio de captura de movimiento en interiores construido específicamente para este estudio, el equipo del proyecto registró más de veinte mil vuelos de diversas especies de aves. «Gracias a este proyecto, el estudio del vuelo de los animales ha entrado de lleno en la era de los macrodatos», señala Taylor. Para validar sus hallazgos del laboratorio sobre el terreno, los investigadores también desarrollaron nuevas técnicas para la videografía de alta velocidad y el registro de datos basados en el sistema mundial de navegación por satélite (GNSS, por sus siglas en inglés). Estas nuevas técnicas permitieron al equipo registrar el movimiento de las aves sobre el terreno y con una precisión de apenas unos centímetros. «Los resultados de nuestros estudios de captura de movimientos y simulaciones por ordenador se validaron y compararon con los resultados recogidos sobre el terreno, que incluían desde halcones cazando urogallos en Escocia hasta águilas persiguiendo enjambres de murciélagos en Nuevo México», explica Taylor.

Comprender el comportamiento de las aves desde un punto de vista matemático

Según Taylor, este marco computacional y experimental combinado abrió la puerta a nuevos conocimientos sobre los comportamientos de vuelo naturales. Por ejemplo, ahora los investigadores no solo comprenden cómo aterrizan en una percha, interceptan objetivos en movimiento y evitan colisiones, sino que también han descubierto que las aves pueden modelizar —incluso predecir— estas tareas complejas con un alto grado de precisión. Además de comprender cómo las aves realizan una tarea concreta, en el proyecto también se estudió por qué las realizan de la manera en que lo hacen. Así, los investigadores llegaron a la conclusión de que las aves adoptan trayectorias en picado cuando vuelan entre perchas para minimizar la distancia a la percha en la que se posan mediante una maniobra de parada en vuelo peligrosa. «Lo más importante es que entendemos estos comportamientos desde un punto de vista matemático, del mismo modo que un ingeniero de control entendería el sistema de guiado de un vehículo que diseñó», señala Taylor. «Esto significa que los mecanismos que hemos identificado están listos para su aplicación en sistemas autónomos».

Sorpresas inesperadas

Como toda investigación científica, el proyecto HawkEye, que contó con el apoyo del Consejo Europeo de Investigación, tuvo su dosis de imprevistos. Por supuesto, no faltaron los retos de la pandemia de COVID-19, pero también hubo desafíos propios del tipo de trabajo de campo que se estaba realizando, sobre todo una serpiente de cascabel venenosa que decidió utilizar el equipo de la cámara como tumbona. Aunque quizá la mayor sorpresa fue la aplicabilidad del proyecto más allá del desarrollo de sistemas de vuelo autónomo. «Cuando empecé esta investigación, las principales aplicaciones que veía eran para vehículos autónomos», concluye Taylor. «Lo que no preveía eran algunas de las aplicaciones emergentes de la investigación, que van desde evitar que las aves colisionen con los aerogeneradores hasta impedir que se posen en determinadas estructuras». Además de avanzar en su investigación dentro del campo del diseño de aeronaves, Taylor ha solicitado financiación para seguir explorando estos otros ámbitos, incluido el aprendizaje de los comportamientos de vuelo.

Palabras clave

HawkEye, aves, drones, sistemas aéreos autónomos, movilidad aérea urbana, vuelo, macrodatos, GNSS, vuelo autónomo, diseño de aeronaves

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