Istraživači razvijaju rojne dronove za lokaliziranje curenja plina

Istraživači na Tehnološkom sveučilištu u Delftu razvili su prvi ikada roj sićušnih dronova koji su sposobni autonomno otkriti i lokalizirati curenje plina u tijesnim zatvorenim okruženjima. Kako bi pronašli curenje plina u zgradi ili industrijskom mjestu, vatrogasci riskiraju svoje živote budući da otkrivanje izvora može potrajati dugo. Ovi novi dronovi mogli bi imati velike implikacije u ovom području.

Dizajniranje umjetne inteligencije za dronove

Najveća prepreka za istraživače bila je dizajnirati umjetnu inteligenciju (AI) potrebnu za složeni zadatak. Zbog male veličine dronova, računalni i memorijski dijelovi morali su tijesno stati u njih. Istraživači su se oslonili na strategije navigacije i pretraživanja inspirirane biolozima. 

Korištenje električnih romobila ističe istraživanje objavljen je na serveru za članke ArXiv, a kasnije tijekom godine bit će predstavljen na konferenciji o robotici IROS.

Što je potrebno za lokalizaciju autonomnog izvora plina

Zadatak autonomne lokalizacije izvora plina iznimno je složen i zahtijeva umjetne plinske senzore koji nisu baš sposobni detektirati male količine plina. Također se bore da ostanu osjetljivi na brze promjene u koncentracijama plinova. 

Osim samog zadatka, probleme stvara i okruženje kada je složeno. Iz tih razloga, tradicionalno istraživanje razvilo se oko pojedinačnih robota koji traže izvor plina u malim okruženjima bez prepreka. 

Guido de Croon redoviti je profesor u laboratoriju za mikro zračna vozila TU Delft. 

“Uvjereni smo da su rojevi sićušnih bespilotnih letjelica obećavajući put za autonomnu lokalizaciju izvora plina”, kaže Guido de Croon. „Sićušna veličina dronova čini ih vrlo sigurnima za sve ljude i imovinu koja se još nalazi u zgradi, dok će im njihova sposobnost letenja omogućiti da na kraju traže izvor u tri dimenzije. Štoviše, njihova mala veličina omogućuje im let u uskim zatvorenim prostorima. Konačno, posjedovanje roja ovih dronova omogućuje im da brže lokaliziraju izvor plina, izbjegavajući pritom lokalne maksimume koncentracije plina kako bi pronašli pravi izvor.”

Unatoč prednostima ovih svojstava, ona također otežavaju inženjerima implementaciju umjetne inteligencije u dronove za autonomnu lokalizaciju izvora plina. Zbog ograničenja oko senzora i obrade u vozilu, algoritmi umjetne inteligencije koji se koriste u samovozećim vozilima nisu primjenjivi. Budući da rade u rojevima, dronovi također moraju izbjegavati sudaranje jedni s drugima dok surađuju.

Bart Duisterhof proveo je istraživanje na TU Delft. 

"Zapravo, u prirodi postoji dovoljno primjera uspješne navigacije i lokalizacije izvora mirisa unutar strogih ograničenja resursa", kaže Duisterhof. “Zamislite samo kako voćne mušice sa svojim sićušnim mozgovima od ~100,000 XNUMX neurona nepogrešivo lociraju banane u vašoj kuhinji ljeti. To čine elegantnim kombiniranjem jednostavnih ponašanja kao što je let uz vjetar ili okomito na vjetar, ovisno o tome osjete li miris. Iako nismo mogli izravno kopirati ova ponašanja zbog nepostojanja senzora protoka zraka na našim robotima, našim smo robotima usadili slična jednostavna ponašanja kako bi se uhvatili u koštac sa zadatkom.”

Sićušni dronovi oslanjaju se na novi algoritam "buba" nazvan "Sniffy Bug", koji omogućuje letjelicama da se rašire prije nego otkriju bilo kakav plin. To im omogućuje pokrivanje velikih okruženja i izbjegavanje prepreka ili međusobno. 

Nakon što jedan od dronova osjeti plin, on to priopćava ostalima, koji će zatim međusobno surađivati ​​kako bi pronašli izvor plina što je brže moguće. Točnije, dronovi traže maksimalnu koncentraciju plina pomoću algoritma koji se zove "optimizacija roja čestica" ili PSO, gdje svaki dron djeluje kao čestica. 

Algoritam je inspiriran društvenim ponašanjem i kretanjem jata ptica, pri čemu se svaki dron kreće na temelju vlastite percipirane lokacije najveće koncentracije plina, najviše lokacije roja i njegovog trenutnog smjera kretanja i inercije. Jedna od prednosti PSO je ta što zahtijeva samo mjerenje koncentracije plina bez gradijenta koncentracije plina ili smjera vjetra.

"Ovo istraživanje pokazuje da rojevi sićušnih bespilotnih letjelica mogu obavljati vrlo složene zadatke", kaže Guido, "Nadamo se da će ovaj rad biti inspiracija za druge istraživače robotike da promisle o vrsti umjetne inteligencije koja je neophodna za autonomno letenje."