Вчені з Університету Техасу в Остіні зробили значний крок у розвитку автономних безпілотників, надихнувшись природою. Вони спостерігали за поведінкою бджіл і на основі цього створили новий алгоритм, який дозволяє дронам самостійно повертатися до бази без використання карт або GPS-навігації. Цей підхід ґрунтується на здатності бджолиних колоній орієнтуватися у просторі завдяки візуальним сигналам та пам’яті про навколишнє середовище. Дослідники
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 поведінкумедоносних 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 іповертатисядодому 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 стабільнеповерненняз 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,локальнійпам’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’ятьзабезпечує 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, оскількиавтономна навігація без GPS є критично важливоюдля 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.
У суміжних роботах зазначається, що подібні системи насамперед створюються для пошуково-рятувальних операцій, інспекції інфраструктури, аграрного моніторингу та автономної доставки. Проте експерти в галузіавтономнихсистем визнають, що будь-які технології GPS-незалежної навігації потенційно можуть бути адаптовані для оборонних задач, якщо інтегруються у відповідні платформи.
Рідкісний вид бджіл завадив Марку Цукербергу побудувати атомний центр обробки даних
Джерело:Scientific American