Ya hemos visto que un cuadricóptero es perfectamente capaz de lanzar y atrapar objetos (puede, incluso, hacer malabares con bolas), pero nunca antes se había conseguido que lo hiciesen con un péndulo invertido, un objeto que es mucho más difícil de equilibrar. Dario Brescianini lo ha logrado como parte de su tesis, pero no ha sido fácil.
Lo primero que tuvo que hacer fue crear un modelo matemático en dos dimensiones con ayuda de sus supervisores, Markus Hehn y Raffaello D'Andrea. Su objetivo era entender qué movimiento debería realizar el cuadricóptero para conseguir lanzar el péndulo y si, de hecho, podría llegar a hacerlo. Después, comprobaron si el modelo teórico se ajustaba a la realidad.
En este paso tuvieron que realizar muchas pruebas y estudiar el movimiento del péndulo y sus propiedades aerodinámicas. De este modo pudieron establecer con precisión los movimientos de éste y del cuadricóptero durante la maniobra. Pero todavía tenían que ponerlo en práctica. Todo esto lo consiguieron gracias a las características de la Flying Machine Arena, el lugar en que realizan sus experimentos con los drones. Esta sala es un sistema de captura de movimiento de precisión de 10 x 10 x 10 metros capaz de localizar múltiples objetos a unos 200 frames por segundo.
En esta nueva etapa el péndulo invertido tenía dos 'dispositivos de absorción de golpes' (en realidad, un globo relleno de harina en cada extremo) y el cuadricóptero una base de 12 centímetros sobre la que tenía que recibir estos improvisados 'airbags' (o, mejor dicho, flourbags). Con esto y su modelo teórico comenzaron a establecer la ingeniería necesaria para todo el proceso de equilibrio, lanzamiento, recogida y nuevo equilibrio del péndulo. También se incluyó un algoritmo de aprendizaje que tuviese en cuenta los fallos de precisión del sistema que resultó ser vital, como explica Brescianini a Robohub:
El mayor reto para hacer que funcionase el sistema fue la parte de atrapar. Probamos varias maniobras de recogida, pero ninguna de ellas funcionó hasta que introdujimos un algoritmo de aprendizaje, que adapta los parámetros de la trayectoria de parada para eliminar errores sistemáticos.
Tras mucho trabajo consiguieron la arquitectura final del sistema, que tiene tres componentes. El primero de ellos es un estimador de estado, capaz de predecir el movimiento del péndulo mientras está en el aire (ésta depende de su orientación). De este modo podían estimar cuál sería la posición de atrapado. También cumple la función de determinar si está en caída libre o en contacto con el cuadricóptero, por lo que pueden cambiar su comportamiento y hacer que se dedique al equilibrio.
En segundo lugar, un generador de trayectorias mueve el dron a la posición estimada en la que tendrá que hacer la recogida. Por último, el algoritmo de aprendizaje corrigió los fallos de los modelos teóricos en dos eventos clave: el lanzamiento del péndulo por parte del primer cuadricóptero y el desplazamiento del segundo al lugar de recogida. El impresionante resultado se puede ver en el vídeo que acompaña esta entrada.
Lo más sorprendente es que todo el proceso tiene lugar en menos de un segundo (aproximadamente, 0,65 segundos). También hay que destacar que las pruebas físicas fueron más complicadas de lo que parece, ya que en la mayoría de las ocasiones un fallo significaba un golpe en uno de los rotores, que tenía que ser reemplazado y recalibrado. Esto hace que en opinión de Markus Hehn este experimento haya sido "la tarea más desafiante" a la que han enfrentado sus cuadricópteros. Pero parece que mereció la pena.
Imágenes: Robohub.