L’IA utilizza l’aspetto visivo per stimare le distanze per i droni

Un nuovo processo di apprendimento basato sul flusso ottico sviluppato da un team di ricercatori del TU Delft e dell’Università di Scienze Applicate della Vestfalia consente ai robot di stimare le distanze attraverso l’aspetto visivo degli oggetti in vista. L’aspetto visivo può includere fattori come forma, colore e texture.

Utilizzando questa strategia di apprendimento basata sull’IA, la navigazione dei piccoli droni volanti può essere migliorata.

L’articolo è stato pubblicato lo scorso mese su Nature Machine Intelligence.

Robot vs. Insetti

Per consentire ai piccoli robot volanti di possedere lo stesso livello di autonomia che vediamo nei grandi veicoli a guida autonoma, devono dimostrare la stessa intelligenza sviluppata presente negli insetti volanti, il che può essere fatto attraverso sistemi di IA altamente efficienti.

I piccoli robot volanti attualmente in commercio non hanno a bordo la quantità necessaria di sensori e potenza di elaborazione, il che rappresenta una delle maggiori sfide che circondano questa tecnologia.

Nel mondo naturale, gli insetti si affidano al ‘flusso ottico’, che è il modo in cui gli oggetti si muovono nella vista di un insetto. Questo flusso ottico è ciò che consente loro di atterrare sui fiori e di evitare i predatori. Ciò che sorprende di questo flusso ottico è che è semplice, nonostante sia utilizzato per compiti complessi.

Guido de Croon è professore di Veicoli Aerei Micro Bioispirati e autore principale dell’articolo.

“Il nostro lavoro sul controllo del flusso ottico è iniziato con l’entusiasmo per le strategie eleganti e semplici utilizzate dagli insetti volanti”, ha detto. “Tuttavia, sviluppare i metodi di controllo per implementare effettivamente queste strategie nei robot volanti si è rivelato ben lontano dall’essere banale. Ad esempio, i nostri robot volanti non atterravano effettivamente, ma iniziavano a oscillare, salendo e scendendo continuamente, appena sopra la superficie di atterraggio.”

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Flusso Ottico

Ci sono due limitazioni principali del flusso ottico. In primo luogo, fornisce informazioni miste su distanza e velocità e non fornisce informazioni su ciascuna delle due separatamente. In secondo luogo, il flusso ottico è molto piccolo nella direzione in cui il drone si muove, il che ha implicazioni per l’evitamento degli ostacoli. In altre parole, il robot ha la maggiore difficoltà a rilevare gli oggetti verso cui si sta muovendo.

“Ci siamo resi conto che entrambi i problemi del flusso ottico sarebbero scomparsi se i robot fossero stati in grado di interpretare non solo il flusso ottico, ma anche l’aspetto visivo degli oggetti nel loro ambiente”, ha detto Guido de Croon. “Ciò avrebbe consentito ai robot di vedere le distanze agli oggetti nella scena in modo simile a come noi umani possiamo stimare le distanze in un’immagine ferma. La sola domanda era: Come può un robot imparare a vedere le distanze in questo modo?”

Nel nuovo approccio sviluppato dai ricercatori, i robot si affidano alle oscillazioni per imparare come appaiono gli oggetti nel loro ambiente in base alla distanza. Ad esempio, un drone può imparare come è fine la texture dell’erba in base all’altezza a cui si trova durante l’atterraggio.

Christophe De Wagter è ricercatore al TU Delft e coautore dell’articolo.

“Imparare a vedere la distanza attraverso l’aspetto visivo ha portato a un atterraggio più veloce e più fluido di quanto abbiamo ottenuto in precedenza”, ha detto. “Inoltre, per l’evitamento degli ostacoli, i robot erano ora in grado di vedere gli ostacoli nella direzione di volo molto chiaramente. Ciò non solo ha migliorato le prestazioni di rilevamento degli ostacoli, ma ha anche consentito ai nostri robot di aumentare la velocità.”

Il nuovo sviluppo avrà implicazioni per i robot volanti che hanno risorse limitate e sarà particolarmente utile per quelli che operano in un ambiente confinato.