Menghargai tekstur, warna, dan bentuk bunga akan menghasilkan pendaratan drone yang lebih baik
Ai

Menghargai tekstur, warna, dan bentuk bunga akan menghasilkan pendaratan drone yang lebih baik


Bidang aliran optik (panah biru) saat drone terbang lurus ke depan. Dalam arah penerbangan, alirannya paling kecil, membuat pohon di jalur drone paling sulit dideteksi. Kredit: MAVLab / TU Delft

Jika Anda pernah melihat lebah madu melompat dengan anggun dari satu bunga ke bunga lain atau menghindari Anda saat lewat, Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana serangga sekecil itu memiliki kemampuan navigasi yang begitu sempurna. Keterampilan serangga terbang ini sebagian dijelaskan oleh konsep aliran optik: mereka merasakan kecepatan benda bergerak melalui bidang pandangnya. Peneliti robotika telah mencoba meniru strategi ini pada robot terbang, tetapi dengan keberhasilan terbatas.

Oleh karena itu, tim peneliti TU Delft dan Westphalia University of Applied Sciences mempresentasikan proses pembelajaran berbasis aliran optik yang memungkinkan robot memperkirakan jarak melalui tampilan visual (bentuk, warna, tekstur) dari objek yang dilihat. Strategi pembelajaran berbasis kecerdasan buatan (AI) ini meningkatkan keterampilan navigasi drone terbang kecil dan memerlukan hipotesis baru tentang kecerdasan serangga. Artikel ini diterbitkan hari ini di Kecerdasan Mesin Alam.

Bagaimana lebah madu mendarat di atas bunga atau menghindari rintangan? Orang akan berharap pertanyaan seperti itu sebagian besar menarik bagi ahli biologi. Namun, kebangkitan elektronik kecil dan sistem robotik juga membuat pertanyaan ini relevan dengan robotika dan Artificial Intelligence (AI). Robot terbang kecil misalnya sangat dibatasi dalam hal sensor dan pemrosesan yang dapat mereka bawa ke dalam pesawat. Jika robot ini ingin menjadi otonom seperti mobil self-driving yang jauh lebih besar, mereka harus menggunakan jenis kecerdasan buatan yang sangat efisien — mirip dengan kecerdasan yang sangat berkembang yang dimiliki oleh serangga terbang.

Aliran optik

Salah satu trik utama di balik selubung serangga adalah penggunaan ekstensif “aliran optik”: cara benda bergerak dalam pandangan mereka. Mereka menggunakannya untuk mendarat di atas bunga dan menghindari rintangan atau predator. Serangga menggunakan strategi aliran optik yang sangat sederhana dan elegan untuk menangani tugas-tugas kompleks. Misalnya, untuk lebah madu, gunakan aliran optik “divergensi”, yang menangkap seberapa cepat benda-benda menjadi lebih besar dalam pandangan. Jika lebah madu jatuh ke tanah, perbedaan ini akan terus meningkat, dengan misalnya rumput semakin besar terlihat semakin cepat. Namun, saat mendaratkan lebah madu, gunakan strategi untuk menjaga perbedaan tetap konstan dengan memperlambat. Hasilnya adalah pendaratan yang mulus dan lembut.

“Pekerjaan kami pada kontrol aliran optik dimulai dari antusiasme tentang strategi elegan dan sederhana yang digunakan oleh serangga terbang,” kata Guido de Croon, profesor Kendaraan Udara Mikro yang terinspirasi oleh Bio dan penulis pertama artikel tersebut. “Namun, mengembangkan metode pengendalian untuk benar-benar menerapkan strategi ini pada robot terbang ternyata jauh dari hal sepele. Misalnya, robot terbang kita tidak akan benar-benar mendarat, tetapi mereka mulai berosilasi, terus naik turun, tepat di atas pendaratan. permukaan.”

Batasan mendasar

Aliran optik memiliki dua batasan mendasar yang telah banyak dijelaskan dalam literatur yang berkembang tentang robotika yang terinspirasi oleh bio. Yang pertama adalah bahwa aliran optik hanya memberikan informasi campuran tentang jarak dan kecepatan — dan bukan jarak atau kecepatan secara terpisah. Sebagai ilustrasi, jika ada dua drone pendaratan dan salah satunya terbang dua kali lebih tinggi dan dua kali lebih cepat dari drone lainnya, maka mereka mengalami aliran optik yang persis sama. Namun, untuk kontrol yang baik, kedua drone ini seharusnya bereaksi berbeda terhadap penyimpangan dalam divergensi aliran optik. Jika drone tidak menyesuaikan reaksinya dengan ketinggian saat mendarat, ia tidak akan pernah tiba dan mulai terombang-ambing di atas permukaan pendaratan. Kedua, untuk menghindari halangan, sangat disayangkan bahwa ke arah robot bergerak, aliran optisnya sangat kecil. Ini berarti bahwa pada arah tersebut, pengukuran aliran optik berisik dan karenanya memberikan sedikit informasi tentang adanya hambatan. Karenanya, rintangan terpenting — yang dituju robot — sebenarnya yang paling sulit dideteksi!

Menghargai tekstur, warna, dan bentuk bunga akan menghasilkan pendaratan drone yang lebih baik

Drone dapat menggunakan osilasi untuk mengetahui jarak mereka ke objek. Di sini drone belajar untuk mendeteksi dan menghindari rintangan di arena penerbangan eksperimental kami. Kredit: MAVLab / TU Delft

Belajar penampilan visual sebagai solusinya

“Kami menyadari bahwa kedua masalah aliran optik akan hilang jika robot tidak hanya mampu menafsirkan aliran optik, tetapi juga tampilan visual objek di lingkungan mereka,” tambah Guido de Croon. “Ini akan memungkinkan robot untuk melihat jarak ke objek dalam pemandangan serupa dengan bagaimana kita manusia dapat memperkirakan jarak dalam gambar diam. Satu-satunya pertanyaan adalah: Bagaimana robot bisa belajar melihat jarak seperti itu?”

Kunci dari pertanyaan ini terletak pada teori terbaru yang dibuat oleh De Croon, yang menunjukkan bahwa robot terbang dapat secara aktif menginduksi osilasi aliran optik untuk melihat jarak ke objek di tempat kejadian. Dalam pendekatan yang diusulkan di Kecerdasan Mesin Alam Artikel robot menggunakan osilasi semacam itu untuk mempelajari seperti apa objek di lingkungan mereka pada jarak yang berbeda. Dengan cara ini, robot dapat misalnya mempelajari betapa halus tekstur rumput saat melihatnya dari ketinggian yang berbeda selama pendaratan, atau seberapa tebal kulit pohon pada jarak yang berbeda saat menavigasi di hutan.

Relevansi dengan robotika dan aplikasi

“Belajar melihat jarak melalui tampilan visual menghasilkan pendaratan yang jauh lebih cepat dan mulus daripada yang kami capai sebelumnya,” kata Christophe De Wagter, peneliti di TU Delft dan salah satu penulis artikel tersebut. “Selain itu, untuk menghindari halangan, robot sekarang juga dapat melihat hambatan dalam arah penerbangan dengan sangat jelas. Ini tidak hanya meningkatkan kinerja deteksi halangan, tetapi juga memungkinkan robot kami untuk mempercepat.” Metode yang diusulkan akan sangat relevan dengan robot terbang yang memiliki sumber daya terbatas, terutama jika mereka beroperasi di lingkungan yang agak terbatas, seperti terbang di rumah kaca untuk memantau tanaman atau melacak stok di gudang.

Relevansi dengan biologi

Penemuan ini tidak hanya relevan dengan robotika, tetapi juga memberikan hipotesis baru untuk kecerdasan serangga. “Eksperimen lebah madu yang khas dimulai dengan fase pembelajaran, di mana lebah madu menunjukkan berbagai perilaku osilasi saat mereka berkenalan dengan lingkungan baru dan isyarat baru terkait seperti bunga buatan,” kata Tobias Seidl, ahli biologi dan profesor di Westphalia University of Applied Sciences. “Pengukuran akhir yang disajikan dalam artikel biasanya dilakukan setelah fase pembelajaran ini selesai dan fokus utamanya pada peran aliran optik. Proses pembelajaran yang disajikan membentuk hipotesis baru tentang bagaimana serangga terbang meningkatkan keterampilan navigasi mereka, seperti mendarat, selama masa hidup mereka. . Ini menunjukkan bahwa kami harus menyiapkan lebih banyak studi untuk menyelidiki dan melaporkan fase pembelajaran ini. ”


Sistem penghindaran rintangan untuk robot terbang yang terinspirasi oleh burung hantu


Informasi lebih lanjut:
GCHE de Croon dkk. Meningkatkan kontrol berbasis aliran optik dengan mempelajari isyarat tampilan visual untuk robot terbang, Kecerdasan Mesin Alam (2021). DOI: 10.1038 / s42256-020-00279-7

Disediakan oleh Universitas Teknologi Delft

Kutipan: Menghargai tekstur, warna, dan bentuk bunga mengarah pada pendaratan drone yang lebih baik (2021, 19 Januari) diambil pada 24 Januari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-01-texture-drone.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Toto SGP