Un equipo del MIT dio a conocer SANDO, un sistema de planificación de vuelo que permite a drones desplazarse sin riesgo de colisión, aun en escenarios donde los obstáculos aparecen y se mueven sin previo aviso. El algoritmo no requiere mapas estáticos ni predicciones exactas de la posición futura de los objetos; solo necesita conocer la velocidad máxima que podrían alcanzar.
Principio de operación
SANDO genera un "corredor de seguridad" en el espacio tridimensional, delimitado por esferas que representan el alcance máximo de cada obstáculo en un intervalo de tiempo determinado. Al incorporar el factor temporal, el dron evita zonas donde un objeto podría aparecer más adelante. Además, el sistema emplea mapas de calor para identificar áreas con alta densidad de obstáculos y orientar la trayectoria hacia sectores menos riesgosos.
"En el entorno más complejo posible, donde el vehículo no tiene un mapa del área y hay obstáculos desconocidos moviéndose, establecimos una garantía matemática de seguridad", explicó Kota Kondo, doctor en aeronáutica y autor principal del proyecto.
Pruebas y desempeño
En una serie de 12 vuelos de prueba con un dron real, SANDO evitó todos los obstáculos dinámicos y alcanzó el objetivo más rápido que varios algoritmos de referencia en simulaciones. Ningún choque se registró en los distintos entornos evaluados, que incluyeron escenarios simulados de incendios forestales, edificios colapsados y zonas urbanas congestionadas.
Los investigadores simplificaron los cálculos para que el procesador a bordo pueda recomponer la ruta en tiempo real, permitiendo reacciones inmediatas ante eventos como la caída de ramas o el desplazamiento de escombros.
"Al considerar el componente temporal, ahora podemos garantizar la seguridad hacia el futuro", añadió Kondo.
Con estos resultados, SANDO se perfila como una herramienta útil para misiones de rescate, entrega de suministros médicos en desastres y operaciones en entornos industriales de alto riesgo.
Próximos pasos
Los autores planean integrar el algoritmo en plataformas de drones comerciales y ampliar las pruebas en condiciones reales de incendio y rescate, buscando validar su desempeño fuera del laboratorio.
