El uso de la apariencia visual de los objetos para estimar distancias en drones mediante inteligencia artificial

Un nuevo proceso de aprendizaje basado en flujo óptico desarrollado por un equipo de investigadores de la Universidad Técnica de Delft y la Universidad de Ciencias Aplicadas de Westfalia permite a los robots estimar distancias a través de la apariencia visual de los objetos en su campo de visión. La apariencia visual puede incluir factores como la forma, el color y la textura.

Al utilizar esta estrategia de aprendizaje basada en inteligencia artificial, se puede mejorar la navegación de pequeños drones voladores.

El artículo se publicó el mes pasado en Nature Machine Intelligence.

Robots vs. Insectos

Para que los pequeños robots voladores puedan poseer el mismo nivel de autonomía que los grandes vehículos autónomos, deben demostrar la misma inteligencia desarrollada que se encuentra en los insectos voladores, lo que se puede lograr a través de sistemas de inteligencia artificial muy eficientes.

Los pequeños robots voladores que están actualmente en el mercado no llevan a bordo la cantidad necesaria de sensores y potencia de procesamiento, lo que es uno de los mayores desafíos que rodean esta tecnología.

En el mundo natural, los insectos confían en el ‘flujo óptico’, que es cómo se mueven los objetos en la visión de un insecto. Este flujo óptico es lo que les permite aterrizar en flores y evitar depredadores. Lo que es sorprendente sobre este flujo óptico es que es simple, a pesar de ser utilizado para tareas complejas.

Guido de Croon es profesor de Vehículos Aéreos Micro Bioinspirados y es el primer autor del artículo.

“Nuestro trabajo en el control del flujo óptico comenzó con el entusiasmo por las estrategias simples y elegantes empleadas por los insectos voladores”, dijo. “Sin embargo, desarrollar los métodos de control para implementar realmente estas estrategias en robots voladores resultó ser mucho más complicado de lo que pensábamos. Por ejemplo, nuestros robots voladores no aterrizaban realmente, sino que comenzaban a oscilar, subiendo y bajando continuamente, justo por encima de la superficie de aterrizaje”.

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Flujo Óptico

Hay dos limitaciones principales del flujo óptico. Primero, proporciona información mixta sobre distancia y velocidades, y no proporciona información sobre cada una de ellas por separado. Segundo, el flujo óptico es muy pequeño en la dirección en la que se mueve el dron, lo que tiene implicaciones para la evitación de obstáculos. En otras palabras, el robot tiene la mayor dificultad para detectar objetos hacia los que se está moviendo.

“Nos dimos cuenta de que ambos problemas del flujo óptico desaparecerían si los robots pudieran interpretar no solo el flujo óptico, sino también la apariencia visual de los objetos en su entorno”, dijo Guido de Croon. “Esto les permitiría a los robots ver distancias a objetos en la escena de manera similar a como los humanos podemos estimar distancias en una imagen estática. La única pregunta era: ¿cómo puede un robot aprender a ver distancias de esa manera?”

En el nuevo enfoque desarrollado por los investigadores, los robots confían en oscilaciones para aprender cómo se ven los objetos en su entorno en función de la distancia. Por ejemplo, un dron puede aprender cómo es la textura del césped dependiendo de la altura a la que se encuentra durante el aterrizaje.

Christophe De Wagter es investigador en la Universidad Técnica de Delft y coautor del artículo.

“Aprender a ver la distancia mediante la apariencia visual llevó a aterrizajes más rápidos y suaves que los que logramos antes”, dijo. “Además, para la evitación de obstáculos, los robots también podían ver obstáculos en la dirección de vuelo muy claramente. Esto no solo mejoró el rendimiento de la detección de obstáculos, sino que también permitió a nuestros robots acelerar”.

El nuevo desarrollo tendrá implicaciones para los robots voladores que tienen recursos limitados, y es especialmente útil para aquellos que operan en un entorno confinado.