Правильні бджоли навчили: дрони самостійно повертаються "додому" без мап та GPS

Правильні бджоли навчили: дрони самостійно повертаються "додому" без мап та GPS
Bee-Nav дрон у квітковій теплиці. Дрони в теплицях можуть допомагати моніторити врожай, підвищуючи сільськогосподарську продуктивність і зменшуючи відходи. Фото: Bee-Nav / Лабораторія мікроавіаційних апаратів Делфтського технологічного університету / EurekAlert

Міжнародна команда дослідників представила новий підхід до автономної навігації мікродронів, який дозволяє їм обходитися без GPS, карт і складних систем позиціонування. Система під назвою Bee-Nav імітує поведінку медоносних бджіл, поєднуючи короткий навчальний політ, інерційне відстеження руху та компактну візуальну пам’ять.


Результати опубліковані в Nature і вже підтверджені серією роботизованих експериментів у реальних умовах.

“Ми пропонуємо “Bee-Nav” — високоефективну навігаційну стратегію, натхненну навчальними польотами медоносних бджіл, під час яких вони формують зорову пам’ять”, — з оригінального дослідження,  опублікованого у Nature.

Суть підходу полягає в тому, що дрон під час короткого стартового обльоту формує мінімальну модель середовища, запам’ятовуючи візуальні орієнтири та одночасно оцінюючи власний рух. Після цього він здатен летіти на сотні метрів і повертатися додому без побудови глобальної карти простору. Візуальна нейромережа активується лише тоді, коли апарат повертається у знайому область, компенсуючи накопичений дрейф інерційної навігації.

“Після навчання робот може відлітати далеко від дому, повертатися напряму за допомогою інерційного відстеження руху та компенсувати накопичений дрейф за допомогою візуальної мережі навігації додому”, — зазначають у Nature.

У реальних експериментах дрони з ультракомпактними нейронними мережами (від 3,4 до 42 кілобайт) демонстрували стабільне повернення з відстаней до 600 метрів навіть за вітру та змінного освітлення. Це різко контрастує з класичними SLAM-системами, які потребують значно більших обчислювальних ресурсів і зазвичай використовуються на більш важких роботах.


“Легкі нейронні моделі, що працюють на мінімальному обладнанні, можуть надійно направляти дрони назад додому на відстанях у кілька сотень метрів”, — додає Nature.

Схожі дослідження останніх років підтверджують тренд: інженери все частіше відмовляються від класичних картографічних методів на користь біоінспірованих моделей, які базуються на оптичному потоці, локальній пам’яті та навчанні без супервізії. У таких системах ключову роль відіграє не глобальна карта, а здатність реагувати на локальні візуальні зміни середовища.

“Біоінспірований дизайн часто використовується в автономній навігації БПЛА завдяки здатності біологічних систем до польоту та уникнення перешкод навіть за обмежених сенсорних і обчислювальних можливостей”, — йдеться у дослідженні.

Окремо дослідники підкреслюють, що Bee-Nav працює за принципом “learned homing area” — обмеженої зони, в межах якої візуальна пам’ять забезпечує точну корекцію руху. За межами цієї зони дрон покладається лише на інерціальну навігацію, що робить систему простою, але ефективною для задач повернення до бази або точки запуску.

“Після навчання робот може виконувати довгий політ від бази… а потім компенсувати накопичений дрейф за допомогою вбудованої нейронної мережі візуальної навігації додому”, — розповіли науковці.

Питання про можливе військове застосування таких технологій виникло майже одразу, оскільки автономна навігація без GPS є критично важливою для сучасних безпілотних систем у середовищах із радіоелектронною протидією. Проєкт розроблений у співпраці з університетами Нідерландів, Німеччини та біологічними дослідницькими групами, а фокус робіт наразі — саме енергоефективна робототехніка і нейробіологія навігації.

Правильні бджоли навчили: дрони самостійно повертаються "додому" без мап та GPS
Система навігації, заснована на бджолах, може допомогти мініатюрним автономним дронам знаходити шлях додому. Фото: Getty Images / Scientific American

У суміжних роботах зазначається, що подібні системи насамперед створюються для пошуково-рятувальних операцій, інспекції інфраструктури, аграрного моніторингу та автономної доставки. Проте експерти в галузі автономних систем визнають, що будь-які технології GPS-незалежної навігації потенційно можуть бути адаптовані для оборонних задач, якщо інтегруються у відповідні платформи.

Спецпроєкти

Джерело: Scientific American

Джерело матеріала
loader
loader