Un cafard avec un équipement de recherche et de sauvetage compatible avec l'IA

Des chercheurs internationaux en robotique ont développé un système de recherche et de sauvetage urbain (USAR) qui utilise un cafard vivant « orientable » pour transporter un système de détection de survivants infrarouge miniaturisé basé sur l'apprentissage automatique à travers des scénarios de catastrophe autrement impossibles à naviguer.

Le Système est le fruit d'une collaboration entre des départements de recherche de Singapour, de Chine, d'Allemagne et du Royaume-Uni. Il utilise le cafard de Madagascar comme véhicule et dispose de suffisamment d'énergie pour fonctionner pendant plusieurs heures.

Source : https://arxiv.org/abs/2105.10869

Le système de sauvetage hybride comprend un modèle d'apprentissage automatique pour la détection humaine qui a été formé sur des images infrarouges (IR) et alimente le système de détection IR mobile, qui peut fonctionner de manière autonome si nécessaire, signalant les survivants trouvés à une station d'exploitation de base.

Ressources locales limitées

Le cadre d'apprentissage automatique doit fonctionner avec des ressources extrêmement minces : il ne reste que 191.8 ko de RAM statique et 1988 XNUMX ko de mémoire Flash pour le système à partir des besoins généraux en alimentation de l'appareil, qui doit également fournir le stimulus électrique pour l'insecte.

Les trois blocs fonctionnels du sac à dos du cafard, illustrés ci-dessus, comprennent la stimulation sans fil, un contrôleur principal et des composants périphériques. Le système d'apprentissage automatique dérivé de l'infrarouge et la fonctionnalité de navigation sont intégrés au contrôleur principal. Le circuit de l'appareil a été divisé en plusieurs composants afin de mieux s'adapter à la géométrie du cafard.

La blatte de Madagascar (parmi les plus grande espèce (au monde, avec une capacité de charge maximale de 15 g) est contrôlé par de petites décharges électriques qui le dirigent dans une direction ou une autre, mises en œuvre par quatre électrodes implantées dans les antennes de la créature (cerques) et dans son abdomen. Les électrodes sont fixées avec de la cire d'abeille.

Ajout de l'IA à la recherche et au sauvetage d'insectes

La nouvelle initiative développe des travaux antérieurs de l'UC Berkeley et de la Nanyang Technological University de Singapour, qui ont d'abord conçu à l'aide de coléoptères orientables dans les scénarios USAR.

2016 recherche sur le contrôle de la trajectoire de vol d'un coléoptère. Source : https://www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

Bien que les coléoptères aient la capacité supplémentaire de voler, leur capacité de charge est par la suite réduite, ce qui diminue les capacités potentielles des technologies embarquées et porte les demandes de consommation d'énergie à un niveau critique, en particulier dans le cas où il est nécessaire d'exécuter un algorithme d'apprentissage automatique.

Le système de reconnaissance humaine autonome embarqué dans la nouvelle initiative utilise un modèle de classification d'images utilisant machine de vecteur de soutien (SMV) et Histogramme des dégradés orientés.

Le mouvement du cafard est dirigé par le système de navigation intégré et guide le « biobot » vers une destination prédéterminée, sans connaître les obstacles. Les formidables capacités de navigation du cafard lui permettent généralement d'atteindre un endroit inaccessible.

Source : https://arxiv.org/abs/2105.10869

Le système infrarouge embarqué capture des images à 1 Hz, fonctionne avec succès dans les zones sombres et signale sans fil tout survivant localisé à un centre de commandement en temps réel. Pour conserver l'énergie, le système d'analyse d'image ne commence à fonctionner que s'il est déclenché par une lecture infrarouge positive.

Le modèle n'occupe que 18.3 Ko de mémoire Flash et 52.2 Ko de RAM statique, atteignant un temps de calcul de 95 millisecondes. Un temps de traitement raisonnable est essentiel dans un scénario USAR, car des signatures infrarouges distantes pourraient autrement être manquées dans l'intervalle de traitement lorsque le cafard change de direction et traverse le terrain.

Le système comprend également des capteurs pour surveiller la température, l'humidité et le CO2, afin de signaler les conditions locales pour une éventuelle tentative de sauvetage, et pour permettre au centre de contrôle d'éloigner la créature de toute situation qui la mettrait en danger.

Essais sur des terrains simulés

Le système a été testé dans un scénario de catastrophe simulée (image ci-dessus), avec une négociation d'obstacles efficace, sauf dans certaines configurations particulièrement difficiles impliquant des ascensions vertigineuses, car le cafard est désavantagé en termes de poids en raison de l'équipement attaché.

L'architecture de navigation avait initialement tendance à rester bloquée devant des obstacles écrasants, tels que des situations où même le cafard ne pouvait pas aller plus loin, et les chercheurs ont ensuite développé un système de navigation à rétroaction prédictive pour améliorer les performances face à de grands obstacles. Le système a pu atteindre un taux de réussite de 100 % dans des environnements sans ou avec peu d'obstacles, et un taux de réussite plus élevé avec de grands obstacles.

En cas d'échec, les chercheurs concluent que cela pourrait être corrigé en augmentant la durée de l'expérience, bien que cela ait logiquement des implications dans un scénario USAR critique.

Vue infrarouge

La caméra infrarouge embarquée a des spécifications modestes, fonctionnant à 32 × 32 pixels avec un champ de vision de 90 degrés. Les images, lorsqu'elles sont déclenchées, passent à travers un filtre de débruitage médian.

Le système atteint un taux de réussite de 87 % pour distinguer les sujets humains des autres types de signature thermique, atteignant 90 % dans un rayon de proximité de 0.5 m et 1.5 m.

En raison de contraintes énergétiques et de taille de la puce, l'étude initiale ne comportait pas de système de localisation embarqué, ce qui empêchait de suivre la position du cafard en temps réel. Les chercheurs suggèrent que la navigation à l'estime pourrait être mise en œuvre comme solution d'économie d'énergie, avec des signaux de localisation à faible consommation d'énergie relayés au centre de contrôle, lors de futures implémentations.

Les insectes en tant qu'opérateurs de recherche et de sauvetage

Les dix dernières années ont apporté une série de projets de recherche cherchant à utiliser la résilience et le pouvoir de navigation des insectes pour créer des systèmes robotiques hybrides ou purs pour des scénarios de recherche et de sauvetage. Outre les travaux liés aux coléoptères de 2016 qui précèdent cette dernière initiative, il y a eu un certain nombre de tentatives pour recréer les capacités des insectoïdes sous une forme purement robotique.

Ceux-ci incluent un Projet de recherche 2019 de l'UoC qui proposait un robot ergonomiquement simple basé sur les principes d'un cafard, l'un des premiers projets du genre à répondre à l'extrême fragilité des insectes robotiques.