Tekoäly käyttää visuaalista ulkonäköä etäisyyden arvioimiseen dronissa

Tutkijaryhmä TU Delftistä ja Westfalenin soveltavan tieteen yliopistosta on kehittänyt uuden optisen virtauspohjaisen oppimisprosessin, joka mahdollistaa robotien etäisyyden arvioinnin näkökenttässä olevien objektien visuaalisen ulkonäön perusteella. Visuaalinen ulkonäkö voi käsittää tekijöitä kuten muodon, värin ja tekstuuri.

Käyttämällä tätä tekoälypohjaista oppimisstrategiaa voidaan parantaa pienten lentävien dronien navigointia.

Artikkeli julkaistiin viime kuussa Nature Machine Intelligence -julkaisussa.

Robotit vs. hyönteiset

Jotta pienet lentävät robotit voivat omata saman tason autonomiaa kuin suuret itseajavat ajoneuvot, niiden on osoitettava sama kehittynyt älykkyys kuin lentävillä hyönteisillä, mikä voidaan saavuttaa erittäin tehokkailla tekoälyjärjestelmillä.

Markkinoilla olevat pienet lentävät robotit eivät sisällä tarvittavaa määrää antureita ja prosessointitehoa, mikä on yksi suurimmista haasteista tämän teknologian ympärillä.

Luonnossa hyönteiset luottavat “optiseen virtaukseen”, joka on se, miten objektit liikkuvat hyönteisen näkökentässä. Tämä optinen virtaus on se, joka mahdollistaa niiden laskeutumisen kukkiin ja välttää saalistajia. Yllättävää tässä optisessa virtauksessa on, että se on yksinkertainen, vaikka sitä käytetään monimutkaisiin tehtäviin.

Guido de Croon on Bio-inspiroiden mikroilma-alusten professori ja artikkelin ensisijainen tekijä.

“Työmme optisen virtausohjauksen parissa alkoi lentävien hyönteisten taitavista, yksinkertaisista strategioista”, hän sanoi. “Kuitenkin kehittääksemme ohjausmenetelmiä, joilla voidaan toteuttaa nämä strategiat lentävissä robooteissa, osoittautui paljon haasteellisemmaksi. Esimerkiksi lentävät robotimme eivät laskeutuneet, vaan ne alkoivat väreillä, jatkuvasti menevät ylös ja alas, vain laskeutumispinnan yläpuolella.”

https://www.youtube.com/watch?v=A50Wl311rmU&feature=emb_title

Optinen virtaus

Optisella virtauksella on kaksi pääasiallista rajoitusta. Ensinnäkin se antaa sekaisin tietoa etäisyydestä ja nopeuksista, eikä se anna tietoa kummastakaan erikseen. Toiseksi optinen virtaus on hyvin pieni siinä suunnassa, johon drone liikkuu, mikä vaikuttaa esteiden välttämiseen. Toisin sanoen robotti kohtaa eniten vaikeuksia havaitsemalla objekteja, joita se lähestyy.

“Totesimme, että molemmat optisen virtauksen ongelmat häviävät, jos robotit pystyvät tulkimaan sekä optista virtausta että ympäristönsä objektien visuaalista ulkonäköä”, Guido de Croon sanoi. “Tämä mahdollistaisi robotien nähdä etäisyydet objekteihin samalla tavalla kuin ihmiset voivat arvioida etäisyyksiä paikallisessa kuvassa. Ainoa kysymys oli: Miten robotti voi oppia näkemään etäisyydet sillä tavalla?”

Tutkijoiden kehittämässä uudessa lähestymistavassa robotit luottavat väreilyyn oppiakseen, miltä ympäristönsä objektit näyttävät etäisyyden mukaan. Esimerkiksi drone voi oppia, miten hieno nurmikon tekstuuri on sen korkeuden mukaan laskeutumisen aikana.

Christophe De Wagter on tutkija TU Delftissä ja artikkelin yhteistekijä.

“Visuaalisen ulkonäön avulla tapahtuva etäisyyden oppiminen johti paljon nopeampiin ja sileämpiin laskeutumisiin kuin mitä olemme aiemmin saavuttaneet”, hän sanoi. “Lisäksi esteiden välttämiseksi robotit pystyivät nyt myös näkemään esteet lentosuunnassa hyvin selkeästi. Tämä ei ainoastaan parantanut esteiden havaitsemisen suorituskykyä, vaan myös mahdollisti robotien nopeuttamisen.”

Uusi kehitys vaikuttaa lentäviin robootteihin, joilla on rajalliset resurssit, ja se on erityisen hyödyllinen niille, jotka toimivat rajoitetussa ympäristössä.