רובוטיקה
AI משתמשת במראה חזותי כדי להעריך מרחקים עבור מל"טים
תהליך למידה חדש המבוסס על זרימה אופטית שפותח על ידי צוות חוקרים ב-TU Delft ובאוניברסיטת וסטפאליה למדעים שימושיים מאפשר לרובוטים להעריך מרחקים באמצעות המראה החזותי של אובייקטים במבט. המראה החזותי יכול לכלול גורמים כמו צורה, צבע ומרקם.
באמצעות אסטרטגיית למידה מבוססת בינה מלאכותית זו, ניתן לשפר את הניווט של מל"טים מעופפים קטנים.
המאמר פורסם בחודש שעבר ב מודיעין מכונת הטבע.
רובוטים מול חרקים
על מנת לאפשר לרובוטים מעופפים קטנים להחזיק באותה רמת אוטונומיה שאנו רואים בכלי רכב גדולים בעלי נהיגה עצמית, הם יצטרכו להפגין את אותה אינטליגנציה מפותחת הקיימת בחרקים מעופפים, שניתן לעשות זאת באמצעות מערכות בינה מלאכותית יעילות במיוחד.
הרובוטים המעופפים הקטנים שנמצאים כיום בשוק אינם נושאים את הכמות הדרושה של חיישנים וכוח עיבוד על הסיפון, וזה אחד האתגרים הגדולים ביותר סביב הטכנולוגיה הזו.
בעולם הטבע, חרקים מסתמכים על 'זרימה אופטית', וזו הדרך שבה חפצים נעים בעיני החרק. זרימה אופטית זו היא המאפשרת להם לנחות על פרחים ולהתחמק מטורפים. מה שמפתיע בזרימה האופטית הזו הוא שהיא פשוטה, למרות שהיא משמשת למשימות מורכבות.
Guido de Croon הוא פרופסור לכלי רכב מיקרו-אוויר בהשראת ביו ומחבר ראשון של המאמר.
"העבודה שלנו על בקרת זרימה אופטית התחילה מהתלהבות מהאסטרטגיות האלגנטיות והפשוטות של חרקים מעופפים", אמר. "עם זאת, פיתוח שיטות הבקרה כדי ליישם בפועל את האסטרטגיות הללו ברובוטים מעופפים התברר כרחוק מלהיות טריוויאלי. לדוגמה, הרובוטים המעופפים שלנו לא היו ממש נוחתים, אבל הם התחילו להתנודד, עולים ויורדים ללא הרף, ממש מעל פני הנחיתה".
זרימה אופטית
ישנן שתי מגבלות עיקריות לזרימה אופטית. ראשית, הוא מספק מידע מעורב על מרחק ומהירויות, והוא אינו מספק מידע על כל אחד מהשניים בנפרד. שנית, הזרימה האופטית קטנה מאוד בכיוון התנועה של המל"ט, מה שיש לו השלכות על הימנעות ממכשולים. במילים אחרות, לרובוט יש הכי הרבה קושי לזהות עצמים שאליהם הוא נע.
"הבנו ששתי הבעיות של זרימה אופטית ייעלמו אם הרובוטים היו מסוגלים לפרש לא רק זרימה אופטית, אלא גם את המראה החזותי של עצמים בסביבתם", אמר גידו דה קרון. "זה יאפשר לרובוטים לראות מרחקים לאובייקטים בסצנה בדומה לאופן שבו אנו בני האדם יכולים להעריך מרחקים בתמונת סטילס. השאלה היחידה הייתה: איך רובוט יכול ללמוד לראות מרחקים כאלה?"
בגישה החדשה שפיתחו החוקרים, הרובוטים מסתמכים על תנודות כדי ללמוד כיצד נראים עצמים בסביבתם בהתאם למרחק. לדוגמה, מזל"ט יכול ללמוד עד כמה המרקם של הדשא עדין בהתאם לגובה שבו הוא נמצא במהלך הנחיתה.
כריסטוף דה וואטר הוא חוקר ב-TU Delft ומחבר המאמר.
"לימוד לראות מרחק באמצעות מראה ויזואלי הוביל לנחיתה מהירות וחלקה הרבה יותר ממה שהשגנו קודם לכן", אמר. "יתרה מכך, לצורך הימנעות ממכשולים, הרובוטים יכלו כעת לראות מכשולים בכיוון הטיסה בצורה ברורה מאוד. זה לא רק שיפר את ביצועי זיהוי המכשולים, אלא גם אפשר לרובוטים שלנו להאיץ."
לפיתוח החדש יהיו השלכות על רובוטים מעופפים שיש להם משאבים מוגבלים, והוא שימושי במיוחד עבור אלה הפועלים בסביבה מוגבלת.
