56 gramlık drone, otonom şekilde hareket edebilmesi için karıncalardan esinlenen yapay zeka gözleri kullanıyor. Görsel yönlendirmeyi (yönlendirme için görsel ipuçlarını kullanma) navigasyon için odometriyle (belirli bir yöndeki mesafeyi ölçme) birleştiriyor.
Karıncadan esinlenen drone
Araştırmacılar böceklerden esinlenerek küçük ve hafif insansız hava araçları için otonom bir navigasyon sistemi geliştirdi. TU Delft’teki bir ekip, karıncaların çevrelerini görme ve güvenli bir şekilde evlerine geri dönmek için adımlarını hesaplama yeteneklerini nasıl kullandıklarına dair biyolojik keşiflerden ilham aldı.
Mühendislere göre robotlar bu yöntemi kullanarak çok uzak mesafeler kat edebilir ve minimum hesaplama ve bellekle (100 metrede 0,65 kilobayt) evlerine dönebiliyor. Araştırmacılar, yaptıkları açıklamada: “Gelecekte minik otonom robotlar, depolardaki stokları izlemekten endüstriyel alanlardaki gaz kaçaklarını bulmaya kadar geniş bir yelpazede kullanım alanı bulabilir” dedi.
On ila birkaç yüz gram ağırlığındaki minik robotlar , gerçek dünya uygulamaları için önemli bir potansiyele sahiptir. Hafif tasarımları, kazara çarpışmalarda bile güvenliği garanti eder ve küçük boyutları dar alanlarda gezinmelerine olanak tanır. Uygun fiyatlı üretilirlerse, çok sayıda konuşlandırılabilirler ve seralar gibi geniş alanları erken zararlı veya hastalık tespiti için verimli bir şekilde kaplayabilirler.
Ancak, daha büyük dronlara kıyasla sınırlı kaynaklar nedeniyle otonom operasyon zordur. Navigasyon özellikle sorunludur. GPS açık havada navigasyona yardımcı olabilirken, iç mekanlarda etkisizdir ve dağınık ortamlarda doğru değildir. İç mekan kablosuz işaretçileri maliyetlidir ve arama-kurtarma gibi senaryolarda pratik değildir.
Araştırmacılara göre, otonom navigasyon için yapay zekanın çoğu , küçük robotlar için uygun olmayan LiDAR gibi ağır, güç yoğun sensörler kullanarak büyük robotlar için tasarlanmıştır. Görüntü tabanlı yaklaşımlar, güç açısından verimli olsa da, küçük robotların kapasitesinin ötesinde önemli işlem gücü ve bellek talep ederek ayrıntılı 3B haritalar oluşturmayı gerektirir.
Araştırmacılar, panoramik kamera, mikrodenetleyici ve 192 kB belleğe sahip 56 gramlık Crazyflie Brushless drone kullanarak yöntemlerini çeşitli iç mekan koşullarında test ettiler. Başlangıçta robot havalandı ve hedefine doğru uçtu, çevresinin fotoğraflarını çekmek için periyodik olarak durdu. İHA, aynı yolu geri dönmek için görsel homing kullandı, mevcut konumunu rota noktası fotoğraflarıyla karşılaştırarak düzenli olarak sürüklenme için rota düzeltmeleri yaptı.
