I ricercatori sviluppano droni a sciame per localizzare le fughe di gas

I ricercatori della Delft University of Technology hanno sviluppato il primo sciame di minuscoli droni in grado di rilevare e localizzare autonomamente fughe di gas in ambienti interni ristretti. Per trovare una fuga di gas in un edificio o in un sito industriale, i vigili del fuoco umani rischiano la vita poiché può essere necessario molto tempo per rilevare la fonte. Questi nuovi droni potrebbero avere importanti implicazioni in questo settore.

Progettare l'intelligenza artificiale per i droni

Il più grande ostacolo per i ricercatori è stato progettare l'intelligenza artificiale (AI) necessaria per il complesso compito. A causa delle minuscole dimensioni dei droni, le parti computazionali e di memoria dovevano adattarsi perfettamente a essi. I ricercatori si sono affidati a strategie di navigazione e ricerca bio-ispirate. 

I riparazioni è stato pubblicato sul server dell'articolo ArXiv e sarà presentato alla conferenza sulla robotica IROS nel corso dell'anno.

Requisiti per la localizzazione della fonte di gas autonoma

Il compito di localizzazione autonoma della sorgente di gas è estremamente complesso e richiede sensori di gas artificiali poco capaci di rilevare piccole quantità di gas. Fanno anche fatica a rimanere sensibili ai rapidi cambiamenti nelle concentrazioni di gas. 

Oltre al compito effettivo, anche l'ambiente causa problemi quando è complesso. Per questi motivi, la ricerca tradizionale si è evoluta attorno a singoli robot che cercano una fonte di gas in ambienti piccoli e privi di ostacoli. 

Guido de Croon è professore ordinario presso il laboratorio Micro Air Vehicle della TU Delft. 

«Siamo convinti che gli sciami di minuscoli droni siano una strada promettente per la localizzazione autonoma delle fonti di gas», afferma Guido de Croon. “Le minuscole dimensioni dei droni li rendono molto sicuri per qualsiasi essere umano e proprietà ancora nell'edificio, mentre la loro capacità di volo consentirà loro di cercare la fonte in tre dimensioni. Inoltre, le loro dimensioni ridotte consentono loro di volare in aree interne ristrette. Infine, avere uno sciame di questi droni consente loro di localizzare una fonte di gas più velocemente, sfuggendo ai massimi locali di concentrazione di gas per trovare la vera fonte.

Nonostante i vantaggi di queste proprietà, rendono anche difficile per gli ingegneri implementare l'intelligenza artificiale nei droni per la localizzazione autonoma della fonte di gas. A causa delle limitazioni relative al rilevamento e all'elaborazione a bordo, gli algoritmi AI utilizzati nei veicoli a guida autonoma non sono applicabili. Poiché operano in sciami, i droni devono anche evitare di scontrarsi tra loro mentre collaborano.

Bart Duisterhof ha svolto la ricerca presso la TU Delft. 

"In realtà, in natura ci sono ampi esempi di navigazione di successo e localizzazione della fonte di odore all'interno di rigorosi vincoli di risorse", afferma Duisterhof. “Pensa solo a come i moscerini della frutta con i loro minuscoli cervelli di circa 100,000 neuroni individuano infallibilmente le banane nella tua cucina in estate. Lo fanno combinando elegantemente comportamenti semplici come volare controvento o ortogonalmente al vento a seconda che percepiscano l'odore. Sebbene non potessimo copiare direttamente questi comportamenti a causa dell'assenza di sensori di flusso d'aria sui nostri robot, abbiamo instillato nei nostri robot comportamenti altrettanto semplici per affrontare il compito.

I minuscoli droni si basano su un nuovo algoritmo di "bug" chiamato "Sniffy Bug", che consente ai droni di diffondersi prima di rilevare qualsiasi gas. Ciò consente loro di coprire ambienti di grandi dimensioni ed evitare gli ostacoli o l'un l'altro. 

Una volta che uno dei droni rileva il gas, lo comunica agli altri, che poi collaboreranno tra loro per trovare la fonte di gas il più rapidamente possibile. Più specificamente, i droni eseguono una ricerca della massima concentrazione di gas con un algoritmo chiamato "ottimizzazione dello sciame di particelle" o PSO, in cui ogni drone agisce come una particella. 

L'algoritmo è stato ispirato dal comportamento sociale e dal movimento degli stormi di uccelli, con ogni drone che si muove in base alla propria posizione di massima concentrazione di gas percepita, alla posizione più alta dello sciame e alla sua attuale direzione di movimento e inerzia. Uno dei vantaggi di PSO è che richiede solo la misurazione della concentrazione di gas senza il gradiente di concentrazione del gas o la direzione del vento.

"Questa ricerca mostra che sciami di minuscoli droni possono eseguire compiti molto complessi", afferma Guido, "Speriamo che questo lavoro costituisca un'ispirazione per altri ricercatori di robotica per ripensare il tipo di intelligenza artificiale necessaria per il volo autonomo".