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La mobilità aerea urbana come, per esempio, l’utilizzo dei droni per le consegne a domicilio sta diventando sempre più reale e concreta, ma vi siete mai chiesti cosa accadrebbe se un drone precipitasse su una zona molto affollata?

Ebbene i ricercatori dell'università dell’Illinois urbana-Champaign hanno sviluppato un metodo per misurare la capacità dei veicoli di rispondere all’imprevisto e completare la propria missione in sicurezza. A tal proposito, Melchior Ornik, professore presso il dipartimento di ingegneria aerospaziale dell’Illinois, ha affermato: "Gli ingegneri creano molta ridondanza in ogni sistema preventivo, perché il fallimento non è un'opzione accettabile quando si tratta di garantire la sicurezza delle persone. Quando si verificano incidenti, il sistema del veicolo richiede una sorta di riprogrammazione rapida e in tempo reale per continuare la sua missione. Ad esempio, il drone malfunzionante potrebbe non essere in grado di raggiungere la sua destinazione, ma altresì avere una riserva energetica tale da permettergli di evitare un'area altamente popolata e schiantarsi su una zona disabitata."

Lo stesso Ornik ha sviluppato una nozione teorica che prende il nome di resilienza quantitativa di un sistema di controllo, e ha lo scopo di stabilire le capacità di un sistema dopo che ha subito un evento avverso. Una simulazione basata su questa nozione ha esaminato la capacità di un veicolo di recuperare dalla perdita di un attuatore, quando un motore, un timone o un'altra parte viene danneggiata irreversibilmente. Questo tipo di elaborazione è un compito complesso in quanto richiede la risoluzione di quattro problemi di ottimizzazione annidati e non lineari.

In questo senso è arrivato il principale contributo della ricerca, che ha fornito un metodo efficiente per calcolare la resilienza quantitativa. Nello specifico, Ornik è la sua squadra, si sono basati sulla teoria del controllo e su due recenti evidenze geometriche che hanno permesso di ridurre il calcolo della resilienza quantitativa a un singolo problema di ottimizzazione lineare. A proposito di velivoli che precipitano, avete visto il video del drone che si schianta all'interno di un vulcano attivo?

FONTE: techxplore
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