MonoRace: un dron autónomo supera a pilotos humanos de competición

Investigadores de la Universidad Tecnológica de Delft han desarrollado MonoRace, un sistema de carreras de drones autónomo que ha demostrado una capacidad superior frente a pilotos humanos profesionales. En la Competición Autónoma de Carreras de Drones de Abu Dabi de 2025, el sistema no solo venció a todos los equipos autónomos participantes, sino también a tres pilotos humanos campeones mundiales, como ha reportado Hackster.io.

El dron MonoRace opera con un equipo de detección mínimo, lo que lo distingue de sistemas de alto rendimiento anteriores que dependían de cámaras estéreo o de sistemas externos de seguimiento de movimiento. En su lugar, el dron utiliza únicamente una cámara frontal y una unidad de medición inercial (IMU), con todo el procesamiento realizado a bordo. Este enfoque reduce la complejidad del hardware sin comprometer el rendimiento.

El sistema integra un ordenador NVIDIA Jetson Orin NX para procesar las imágenes de la cámara, identificando las puertas de la carrera y estimando la posición del dron. El control de los motores se gestiona mediante una red neuronal de solo tres capas y 64 neuronas cada una, que opera a 500 Hz directamente desde el controlador de vuelo. Esta configuración permite ajustes rápidos y precisos durante maniobras agresivas. El entrenamiento de este controlador se realizó mediante aprendizaje por refuerzo en simulación, introduciendo variaciones en las propiedades físicas y aerodinámicas del dron para asegurar su fiabilidad en diversas condiciones.

Durante las pruebas, el equipo enfrentó desafíos como el límite de medición de la IMU por aceleraciones rápidas y la corrupción de imágenes por interferencias eléctricas. Para mitigar estos problemas, los investigadores combinaron la detección visual de puertas con un modelo matemático del movimiento del dron, lo que permitió rechazar datos erróneos o sustituir valores de aceleración predictivos cuando los sensores no eran fiables.

En la competición, MonoRace completó un recorrido de dos vueltas con once puertas en 16.56 segundos, superando a los pilotos humanos. No obstante, el sistema aún presenta limitaciones, como la necesidad de un circuito previamente mapeado y la incapacidad para detectar o evitar otros drones, un aspecto que provocó una colisión durante un evento multidron. A pesar de estas restricciones actuales, los desarrolladores consideran que su enfoque podría ser valioso para aeronaves autónomas que operen en entornos sin sistemas de posicionamiento externos y que requieran reacciones rápidas.