Peneliti Kembangkan Drone Swarm untuk Melokalisasi Kebocoran Gas

Para peneliti di Universitas Teknologi Delft telah mengembangkan segerombolan drone kecil pertama yang mampu mendeteksi dan melokalisasi kebocoran gas secara mandiri di lingkungan dalam ruangan yang sempit. Untuk menemukan kebocoran gas di gedung atau lokasi industri, petugas pemadam kebakaran mempertaruhkan nyawa mereka karena butuh waktu lama untuk mendeteksi sumbernya. Drone baru ini dapat memiliki implikasi besar di bidang ini.

Merancang AI untuk Drone

Rintangan terbesar bagi para peneliti adalah merancang kecerdasan buatan (AI) yang diperlukan untuk tugas yang kompleks. Karena ukuran drone yang kecil, bagian komputasi dan memori harus pas di dalamnya. Para peneliti mengandalkan navigasi yang terinspirasi bio dan strategi pencarian. 

Grafik penelitian diterbitkan di server artikel ArXiv, dan akan dipresentasikan pada konferensi robotika IROS akhir tahun ini.

Apa yang Diperlukan untuk Pelokalan Sumber Gas Otonom

Tugas lokalisasi sumber gas otonom sangat kompleks, dan membutuhkan sensor gas buatan yang tidak terlalu mampu mendeteksi sejumlah kecil gas. Mereka juga berjuang untuk tetap peka terhadap perubahan konsentrasi gas yang cepat. 

Selain tugas yang sebenarnya, lingkungan juga menyebabkan masalah ketika kompleks. Untuk alasan ini, penelitian tradisional telah berkembang di sekitar robot tunggal yang mencari sumber gas di lingkungan yang kecil dan bebas hambatan. 

Guido de Croon adalah Profesor Penuh di laboratorium Kendaraan Udara Mikro TU Delft. 

“Kami yakin bahwa kawanan drone kecil adalah jalan yang menjanjikan untuk lokalisasi sumber gas otonom,” kata Guido de Croon. “Ukuran drone yang kecil membuat mereka sangat aman untuk manusia dan properti yang masih berada di dalam gedung, sementara kemampuan terbangnya akan memungkinkan mereka untuk mencari sumber dalam tiga dimensi. Selain itu, ukurannya yang kecil memungkinkan mereka terbang di area dalam ruangan yang sempit. Akhirnya, memiliki segerombolan drone ini memungkinkan mereka untuk melokalisasi sumber gas lebih cepat, sambil menghindari konsentrasi gas maksimum lokal untuk menemukan sumber yang sebenarnya.

Terlepas dari manfaat dari properti ini, mereka juga mempersulit para insinyur untuk mengimplementasikan AI ke dalam drone untuk lokalisasi sumber gas otonom. Karena keterbatasan seputar penginderaan dan pemrosesan onboard, algoritme AI yang digunakan dalam kendaraan self-driving tidak dapat diterapkan. Karena beroperasi secara berkelompok, drone juga harus menghindari tabrakan satu sama lain saat berkolaborasi.

Bart Duisterhof melakukan penelitian di TU Delft. 

“Sebenarnya, di alam ada banyak contoh navigasi yang sukses dan lokalisasi sumber bau dalam batasan sumber daya yang ketat,” kata Duisterhof. “Pikirkan bagaimana lalat buah dengan otak kecil mereka yang terdiri dari ~100,000 neuron secara sempurna menemukan lokasi pisang di dapur Anda pada musim panas. Mereka melakukan ini dengan menggabungkan perilaku sederhana secara elegan seperti terbang melawan angin atau secara ortogonal melawan angin tergantung pada apakah mereka merasakan baunya. Meskipun kami tidak dapat secara langsung meniru perilaku ini karena tidak adanya sensor aliran udara pada robot kami, kami telah menanamkan perilaku sederhana serupa pada robot kami untuk menangani tugas tersebut.”

Drone kecil mengandalkan algoritme "bug" baru yang disebut "Sniffy Bug", yang memungkinkan drone menyebar sebelum mendeteksi gas apa pun. Ini memungkinkan mereka untuk menutupi lingkungan yang luas dan menghindari rintangan atau satu sama lain. 

Setelah salah satu drone merasakan gas, ia akan berkomunikasi dengan yang lain, yang kemudian akan berkolaborasi satu sama lain untuk menemukan sumber gas secepat mungkin. Lebih khusus lagi, drone melakukan pencarian konsentrasi gas maksimal dengan algoritme yang disebut "particle swarm optimization", atau PSO, di mana setiap drone bertindak sebagai partikel. 

Algoritme ini terinspirasi oleh perilaku sosial dan gerakan kawanan burung, dengan setiap drone bergerak berdasarkan lokasi konsentrasi gas tertinggi yang dirasakannya sendiri, lokasi kawanan tertinggi, serta arah dan inersia pergerakannya saat ini. Salah satu keuntungan PSO adalah hanya membutuhkan pengukuran konsentrasi gas tanpa gradien konsentrasi gas atau arah angin.

“Penelitian ini menunjukkan bahwa kawanan drone kecil dapat melakukan tugas yang sangat kompleks,” kata Guido, “Kami berharap karya ini menjadi inspirasi bagi peneliti robotika lain untuk memikirkan kembali jenis AI yang diperlukan untuk penerbangan otonom.”