Детектор столкновений, вдохновленный саранчой, повышает безопасность роботов и транспорта
Наваждения саранчи, содержащие миллионы насекомых, летят через небо, атакуя урожаи, но отдельные насекомые не сталкиваются друг с другом внутри этих массовых роев. Команда инженеров создает низкоэнергетический детектор столкновений, имитирующий ответ саранчи на избегание, чтобы помочь роботам, дронам и даже беспилотным автомобилям избегать столкновений.
Саранчи используют один специализированный нейрон, называемый Детектор гигантского движения лобулярного величины (LGMD), для избегания столкновений. Нейрон получает два разных сигнала. Первый — изображение приближающейся саранчи, падающее на глаз избегающей саранчи. Чем ближе 침입 саранча, тем больше изображение и сильнее становится этот возбуждающий сигнал. Другой вход — изменение угловой скорости 침입 саранчи относительно избегающей саранчи. Потому что нейрон имеет две ветви, саранча вычисляет изменения в этих двух входах и понимает, что что-то собирается столкнуться, поэтому избегающая саранча меняет направление.
Исследователи разработали компактный наномасштабный детектор столкновений, используя монослойный сульфид молибдена как фото-детектор. Они поместили фото-детектор поверх программируемой плавающей вентильной памятьной архитектуры, которая может имитировать ответ нейрона саранчи, используя только крошечное количество энергии.
Саранчи движутся со скоростью две-три мили в час и делают направленные изменения за сотни миллисекунд. Решение о движении использует нелинейную математику и минимальные затраты энергии. Эта быстрая реакция и скромное использование энергии привлекательны для механизированных детекторов столкновений. Текущие детекторы для автономных автомобилей очень большие и очень тяжелые — детектор исследователей отвечает за две секунды. Также, вместо того чтобы быть универсальным детектором, сенсор на основе сульфида молибдена задаче-специфичен, но потому что он настолько маленький и использует так мало энергии, это приемлемо.
Фото-детектор вызывает увеличение тока устройства в ответ на приближающийся объект — возбуждающий сигнал — в то время как лежащая в основе программируемая память всегда вызывает уменьшение тока — ингибирующий сигнал. Когда объект приближается, возбуждающий сигнал добавляется к ингибирующим стимулам, вызывая немонотонное изменение тока устройства, имитируя побег ответа LGMD нейрона, найденного в саранчах. Новое устройство может обнаруживать потенциальные столкновения разнообразных объектов на варьирующихся скоростях.
Исследователи протестировали устройство только с объектами на прямом пути столкновения; им все еще нужно оптимизировать ответы для дополнительных ситуаций.
Датчик
- Преобразование RF в DC с Raspberry Pi: сборка и отладка детектора огибающей
- Создание детектора вора на базе Raspberry Pi — пошаговое руководство
- DIY монитор качества воздуха: экономичный детектор, соответствующий стандартам EPA
- Детектор последовательности на Verilog: построение надёжного КА для распознавания образов
- Детектор образов на Verilog: продвинутое обнаружение последовательностей в FPGA
- Точный датчик температуры подшипников: обнаружение и мониторинг
- RAAD: Быстрый, чувствительный детектор биологических аэрозолей для общественной безопасности
- Доступное портативное устройство обнаруживает вирусные и бактериальные патогены за 30 минут
- Продвинутый массив FIR MKID NASA Goddard: двухполяризационный абсорбер и высокочастотная мультиплексировка
- Инструмент обнаружения диабета на базе смартфона: цифровой биомаркер для ранней идентификации риска