Прорыв в области навигации, вдохновленный муравьями, позволил создать крошечных автономных роботов

Моушн-дизайн INSIDER

Замедленная съемка одного из маршрутов, по которым пролетел робот. (Изображение:исследователи)

Вы когда-нибудь задумывались, как насекомым удается выходить так далеко за пределы своего дома и при этом находить дорогу домой? Ответ на этот вопрос важен не только для биологии, но и для создания искусственного интеллекта для крошечных автономных роботов. Исследователи дронов Делфтского технического университета были вдохновлены биологическими открытиями о том, как муравьи визуально распознают окружающую среду и сочетают это с подсчетом своих шагов, чтобы безопасно вернуться домой. Они использовали эти идеи для создания стратегии автономной навигации для крошечных и легких роботов. Стратегия позволяет таким роботам возвращаться домой после длительных траекторий, требуя при этом крайне мало вычислений и памяти (1,16 КБ на 100 м). В будущем крошечные автономные роботы смогут найти широкий спектр применения:от мониторинга запасов на складах до поиска утечек газа на промышленных объектах. Исследователи опубликовали свои выводы в журнале Science Robotics. , 17 июля 2024 г.

Крошечные роботы весом от десятков до нескольких сотен граммов могут выполнять множество интересных реальных задач. Благодаря своему легкому весу они чрезвычайно безопасны, даже если случайно наткнутся на кого-нибудь. Поскольку они маленькие, они могут перемещаться по узким местам. И если их можно производить дешево, их можно будет использовать в больших количествах, чтобы они могли быстро покрыть большую площадь, например, в теплице для раннего обнаружения вредителей или болезней. Однако заставить таких крошечных роботов работать самостоятельно сложно, поскольку их ресурсы крайне ограничены по сравнению с более крупными.

Основным препятствием для использования крошечных роботов является то, что для реальных приложений им придется иметь возможность самостоятельно перемещаться с помощью внешней инфраструктуры. Они могли бы использовать оценки местоположения со спутников GPS на открытом воздухе или с маяков беспроводной связи в помещении. GPS можно использовать только на открытом воздухе, и он может быть очень неточным в загроможденных условиях, например, в городских каньонах. А установка и обслуживание маяков в закрытых помещениях обходится довольно дорого или просто невозможно, например в условиях поисково-спасательных операций.

Искусственный интеллект, необходимый для автономной навигации с использованием только бортовых ресурсов, был разработан с учетом больших роботов, таких как беспилотные автомобили. Некоторые из этих подходов основаны на тяжелых, энергоемких датчиках, таких как LiDAR, которые не могут переносить или питаться небольшими роботами. В других подходах используются видеосенсоры, которые обычно пытаются создать очень подробные трехмерные карты окружающей среды. Однако для этого требуются большие объемы обработки и памяти, которые могут обеспечить только компьютеры, которые слишком велики и энергоемки для крошечных роботов.

Вот почему некоторые исследователи обратились за вдохновением к природе. Насекомые особенно интересны, поскольку они действуют на расстояниях, которые могут быть полезны для многих реальных приложений, используя при этом очень ограниченные сенсорные и вычислительные ресурсы. Насекомые сочетают отслеживание собственного движения (одометрию) с визуально управляемым поведением, основанным на их зрительной системе с низким разрешением, но почти всенаправленной (видовой памяти).

В то время как одометрия становится все более хорошо изученной, даже на уровне нейронов, точные механизмы, лежащие в основе памяти взглядов, изучены все меньше. Следовательно, существует множество конкурирующих теорий о том, как насекомые используют зрение для навигации. Одна из самых ранних теорий предлагает модель «моментального снимка», в которой насекомое, например муравей, время от времени делает снимки окружающей среды. Позже, приближаясь к месту на снимке, он может сравнить свое текущее визуальное восприятие со снимком и переместиться, чтобы минимизировать различия. Это позволяет насекомому перемещаться или «домой» к месту снимка, устраняя любой дрейф, который неизбежно возникает при выполнении только одометрии.

"Навигацию на основе снимков можно сравнить с тем, как Гензель пытался не заблудиться в сказке о Гензеле и Гретель. Когда Гензель бросал камни на землю, он мог вернуться домой, однако, когда он бросал панировочные сухари, которые съели птицы, он терялся. В нашем случае камни - это снимки", - рассказал Том ван Дейк, первый автор исследования. "Как и в случае с камнем, чтобы снимок работал, робот должен находиться достаточно близко к месту снимка. Если визуальное окружение слишком сильно отличается от того, что находится в месте снимка, робот может двигаться в неправильном направлении и никогда не вернуться назад. Следовательно, необходимо использовать достаточное количество снимков - или, в случае с Гензелем, сбрасывать достаточное количество камней. С другой стороны, падение камней слишком близко друг к другу приведет к слишком быстрому истощению камней Гензеля. В случае с роботом, использование слишком большого количества камней Снимки приводят к большому потреблению памяти. В предыдущих работах в этой области снимки обычно располагались очень близко друг к другу, так что робот мог сначала визуально перейти к одному снимку, а затем к следующему».

«Основная идея, лежащая в основе нашей стратегии, заключается в том, что вы можете разносить снимки гораздо дальше друг от друга, если робот будет перемещаться между снимками на основе одометрии», — сказал профессор Гвидо де Кроон, соавтор статьи. "Наведение будет работать до тех пор, пока робот окажется достаточно близко к месту снимка, то есть до тех пор, пока дрейф одометрии робота попадает в зону охвата снимка. Это также позволяет роботу путешествовать гораздо дальше".

Предложенная стратегия навигации, вдохновленная насекомыми, позволила 56-граммовому дрону Crazyflie, оснащенному всенаправленной камерой, преодолевать расстояния до 100 метров всего за 1,16 КБ. Вся визуальная обработка происходила на крошечном микроконтроллере.

«Предлагаемая стратегия навигации, вдохновленная насекомыми, является важным шагом на пути к применению крошечных автономных роботов в реальном мире», — сказал де Кроон. "Функциональность предлагаемой стратегии более ограничена, чем та, которую обеспечивают современные методы навигации; она не создает карту и позволяет роботу только вернуться в исходную точку. Тем не менее, для многих приложений этого может быть более чем достаточно. Например, для отслеживания запасов на складах или мониторинга урожая в теплицах дроны могут вылетать, собирать данные, а затем возвращаться на базовую станцию. Они могут хранить важные для миссии изображения на небольшой SD-карте для последующей обработки на сервере".

Источник