Главная задача, которую предстояло решить исследователям, заключалась в разработке искусственного интеллекта для этой сложной задачи, который соответствовал бы жестким вычислительным ограничениям и памяти крошечных дронов. Они решили эту проблему с помощью стратегий навигации и поиска, вдохновленных биологией. Научная статья теперь опубликована на сервере статей arXiv, и она будет представлена на конференции IROS robotics позже в этом году. Эта работа является важным шагом в развитии интеллекта маленьких роботов и позволит более эффективно обнаруживать утечки газа без риска для человеческих жизней в реальных условиях.

Локализация автономного источника газа

Локализация автономного источника газа - сложная задача. Во-первых, искусственные газовые датчики в настоящее время менее способны, чем носы животных, обнаруживать небольшие количества газа и оставаться чувствительными к быстрым изменениям концентрации газа. Более того, среда, в которой распространяется газ, может быть сложной. Следовательно, большая часть исследований в этой области была сосредоточена на одиночных роботах, которые ищут источник газа в довольно небольших, свободных от препятствий средах, в которых источник легче найти.

Рои крошечных дронов

"Мы убеждены, что рои крошечных дронов являются многообещающим направлением для автономной локализации источников газа", - говорит Гвидо де Крун, профессор лаборатории микро-воздушных транспортных средств Делфтского университета. "Крошечный размер дронов делает их очень безопасными для любых людей и имущества, все еще находящихся в здании, в то время как их способность летать позволит им в конечном итоге искать источник в трех измерениях. Более того, их небольшие размеры позволяют им летать в узких помещениях. Наконец, наличие роя этих дронов позволяет им быстрее локализовать источник газа, избегая при этом локальных максимумов концентрации газа, чтобы найти истинный источник ".

Однако эти свойства также очень затрудняют наделение дронов необходимым искусственным интеллектом для автономной локализации источника газа. Бортовые датчики и обработка данных крайне ограничены, за исключением алгоритмов искусственного интеллекта, которые делают самоуправляемые автомобили автономными. Более того, работа в рое сопряжена со своими проблемами, поскольку дроны должны быть осведомлены друг о друге для предотвращения столкновений и совместной работы.

Искусственный интеллект, вдохновленный биологией

"На самом деле, в природе существует множество примеров успешной навигации и локализации источника запаха в условиях строгих ограничений ресурсов", - говорит Барт Дуйстерхоф, который проводил исследование для получения степени магистра в Делфтском университете. "Просто подумайте о том, как фруктовые мухи с их крошечным мозгом из ~ 100 000 нейронов безошибочно находят бананы на вашей кухне летом. Они делают это, элегантно комбинируя простые действия, такие как полет против ветра или перпендикулярно ветру, в зависимости от того, чувствуют ли они запах. Хотя мы не могли напрямую скопировать это поведение из-за отсутствия датчиков воздушного потока на наших роботах, мы привили нашим роботам аналогичное простое поведение для решения этой задачи ".

В частности, крошечные дроны внедряют новый алгоритм "жучка" для своей навигации, называемый "Нюхательный жучок". Пока ни один беспилотник не почувствовал никакого газа, дроны максимально рассредоточены по окружающей среде, избегая препятствий и друг друга. Если один из дронов чувствует газ в своем местоположении, он сообщает об этом остальным. С этого момента беспилотники будут сотрудничать друг с другом, чтобы как можно скорее найти источник газа. В частности, затем рой выполняет поиск максимальной концентрации газа с помощью алгоритма, называемого "оптимизация роя частиц" (PSO), где каждый беспилотник является "частицей". Этот алгоритм изначально был смоделирован на основе социального поведения и движения птичьих стай. В нем каждый беспилотник движется в зависимости от своего собственного предполагаемого местоположения с наибольшей концентрацией газа, самого высокого местоположения роя и инерции в его текущем направлении движения. Как стратегия поиска, PSO имеет то преимущество, что для этого требуется только измерение концентрации газа, а не градиента концентрации газа или направления ветра. Кроме того, это позволяет рою игнорировать локальные максимумы, которые могут возникать в сложных средах.

Путь к реальным приложениям

"Это исследование показывает, что стаи крошечных дронов могут выполнять очень сложные задачи, - добавляет Гвидо. - Мы надеемся, что эта работа вдохновит других исследователей робототехники на переосмысление типа искусственного интеллекта, необходимого для автономного полета".

Разработка такого типа технологии до полностью функционирующего продукта все еще требует дальнейшей работы. Например, в текущей работе пока не рассматривается перемещение в трех измерениях для определения местоположения источников газа на высоте. Кроме того, надежность навигации также должна быть улучшена перед развертыванием беспилотных летательных аппаратов в реальном аварийном сценарии.

Однако нынешняя работа очень многообещающая. Разработанные алгоритмы полезны не только для обнаружения утечек газа в зданиях, но и для научных миссий, таких как обнаружение метана на Марсе, или для экономичного использования, такого как раннее обнаружение болезней или вредителей в теплицах.