Robòtica
La IA utilitza l'aparença visual per estimar les distàncies dels drons
Un nou procés d'aprenentatge basat en el flux òptic desenvolupat per un equip d'investigadors de la TU Delft i la Universitat de Ciències Aplicades de Westfàlia permet als robots estimar distàncies mitjançant l'aparença visual dels objectes a la vista. L'aparença visual pot incloure factors com la forma, el color i la textura.
Mitjançant aquesta estratègia d'aprenentatge basada en IA, es pot millorar la navegació de petits drons voladors.
L'article es va publicar el mes passat a Intel·ligència de la màquina de la natura.
Robots contra insectes
Per tal que els petits robots voladors tinguin el mateix nivell d'autonomia que veiem en els grans vehicles autònoms, hauran de demostrar la mateixa intel·ligència desenvolupada present en els insectes voladors, que es pot fer mitjançant sistemes d'IA altament eficients.
Els petits robots voladors que hi ha actualment al mercat no porten la quantitat necessària de sensors i potència de processament a bord, que és un dels majors reptes que envolta aquesta tecnologia.
En el món natural, els insectes depenen del "flux òptic", que és com es mouen els objectes a la vista d'un insecte. Aquest flux òptic és el que els permet aterrar a les flors i evadir els depredadors. El que sorprèn d'aquest flux òptic és que és senzill, tot i ser utilitzat per a tasques complexes.
Guido de Croon és professor de Micro-Vehicles Aeris Bio-inspirats i primer autor de l'article.
"El nostre treball sobre el control del flux òptic va començar des de l'entusiasme per les estratègies senzilles i elegants que utilitzen els insectes voladors", va dir. "No obstant això, el desenvolupament dels mètodes de control per implementar aquestes estratègies en robots voladors va resultar estar lluny de ser trivial. Per exemple, els nostres robots voladors no aterrarien realment, però van començar a oscil·lar, pujant i baixant contínuament, just per sobre de la superfície d'aterratge".
Flux òptic
Hi ha dues limitacions principals al flux òptic. En primer lloc, proporciona informació mixta sobre la distància i les velocitats, i no proporciona informació sobre cadascuna de les dues per separat. En segon lloc, el flux òptic és molt petit en la direcció en què es mou el drone, la qual cosa té implicacions per evitar obstacles. En altres paraules, el robot té més dificultats per detectar els objectes cap als quals s'està movent.
"Ens vam adonar que tots dos problemes de flux òptic desapareixerien si els robots fossin capaços d'interpretar no només el flux òptic, sinó també l'aparença visual dels objectes al seu entorn", va dir Guido de Croon. "Això permetria als robots veure les distàncies als objectes de l'escena de manera similar a com els humans podem estimar les distàncies en una imatge fixa. L'única pregunta era: com pot un robot aprendre a veure distàncies així?
En el nou enfocament desenvolupat pels investigadors, els robots es basen en oscil·lacions per aprendre com són els objectes del seu entorn en funció de la distància. Per exemple, un drone pot aprendre com de fina és la textura de l'herba en funció de l'alçada a la qual estigui durant l'aterratge.
Christophe De Wagter és investigador de la TU Delft i coautor de l'article.
"Aprendre a veure la distància mitjançant l'aparença visual va conduir a aterratges molt més ràpids i suaus del que vam aconseguir abans", va dir. "A més, per evitar obstacles, els robots ara també van poder veure els obstacles en la direcció del vol molt clarament. Això no només va millorar el rendiment de detecció d'obstacles, sinó que també va permetre que els nostres robots s'acceleressin".
El nou desenvolupament tindrà implicacions per als robots voladors que tenen recursos limitats, i és especialment útil per a aquells que operen en un entorn confinat.
