Roboții zburători evită obstacolele cu ajutorul sistemului inspirat de bufnițe

Atunci când dezvoltă sisteme robotizate și instrumente de calcul, oamenii de știință în informatică se inspiră adesea din animale sau din alte sisteme biologice. De fapt, în funcție de caracteristicile și scopul unic al unui sistem, natura oferă de obicei exemple specifice despre cum și-ar putea atinge obiectivele rapid și eficient.

Astfel, cercetătorii de la Universitatea Shanghai Jiaotong au dezvoltat recent un nou sistem de evitare a obstacolelor bio-inspirat și bazat pe computer, care ar putea îmbunătăți navigarea roboților zburători care funcționează în medii dinamice. Acest sistem, prezentat într-o lucrare pe arXiv, este inspirat de modul în care bufnițele detectează și evită obiecte sau alte animale din împrejurimile lor.

„Deși bufnițele nu sunt în măsură să își miște ochii în orice direcție, au un gât foarte flexibil, care se poate roti până la 270 de grade, ceea ce le permite să observe rapid chiar și în spate, fără a-și muta trunchiul”, scriu cercetătorii în lucrarea lor.

La ce ajută sistemul

Pentru a replica modul în care bufnițele își mișcă ochii în direcții diferite și detectează atât obiecte statice cât și în mișcare din jurul lor, cercetătorii au montat un servomotor și o cameră stereo pe un quadrotor (adică un robot zburător fără pilot cu patru rotori).

Zodiile care se vor bucura de cel mai frumos Crăciun în decembrie 2024. Vor primi cea mai bună veste

9 + 3 x 2 = 2 nu este corect, însă poți muta un băț de chibrit ca să găsești soluția. Elevii de clasa a III-a au reușit în doar câteva secunde

În designul lor, servomotorul acționează ca un gât, iar camera stereo ca un cap. Datorită greutății ușoare a camerei stereo, se poate mișca mult mai repede decât corpul robotului, iar mișcările sale nu afectează mai deloc calitatea mișcărilor robotului sau direcția în care zboară.

Sistemul folosește un algoritm de planificare a senzorilor, pentru a estima cât de mult ar beneficia robotul de detectarea obiectelor în direcții diferite, și planifică unghiul la care „capul” său (camera stereo) ar trebui să se rotească.

Astfel, robotul zburător fără pilot simte continuu și activ împrejurimile, identificând obstacolele care îi împiedică drumul rapid.

În plus, sistemul urmărește și prezice traiectoriile obstacolelor în mișcare din vecinătatea sa, adaptându-și mișcările la schimbările din mediul înconjurător. În cele din urmă, pe baza datelor colectate de camera stereo, sistemul folosește un planificator de trasee bazat pe eșantionare, pentru a planifica o cale fără coliziuni. Astfel, se subliniază mișcările care ar permite robotului să ajungă la o anumită locație sau să finalizeze o misiune fără a se ciocni cu alte obiecte.

Acest sistem ar putea reproduce în viitor și comportamentul altor animale

„În ansamblu, acest sistem este numit un sistem de simț și evitare activă (ASAA)”, explică cercetătorii în lucrarea lor. „Din câte știm, acesta este primul sistem care aplică o viziune stereo activă pentru a realiza evitarea obstacolelor pentru roboții zburători”.

Cercetătorii de la Universitatea Shanghai Jiaotong și-au evaluat sistemul ASAAA într-o serie de experimente efectuate în medii reale. În aceste experimente, un quadrotor fie trebuia să ajungă la locul dorit evitând toate obstacolele în calea sa, fie trebuia să monitorizeze și să prindă un șobolan artificial. Rezultatele acestor teste sunt promițătoare, întrucât robotul a performat bine la ambele sarcini, adaptându-se rapid la schimbările bruște din mediul său și evitând coliziunile atât cu obstacolele statice, cât și cu cele în mișcare.

Mai mult, prototipul fabricat de cercetători folosește o singură cameră stereo. Astfel, este relativ ieftin. Acest lucru poate face mai ușoară fabricarea și implementarea pe scară largă.

În viitor, acest sistem ar putea fi folosit pentru a efectua misiuni într-o gamă largă de medii, de la zone urbane la medii naturale populate în mare parte de animale sălbatice.

Sistemul ar putea inspira, de asemenea, dezvoltarea altor roboți zburători cu capacități îmbunătățite de evitare a obstacolelor bazate pe modele similare. În următoarele studii, cercetătorii vor încerca să creeze sisteme care să reproducă comportamentul altor animale, folosind în același timp tehnici de învățare automata, pentru a îmbunătăți în continuare performanța de detectare a sistemului lor.