研究者がガス漏れの位置を特定するための群れドローンを開発

デルフト工科大学の研究者らは、狭い屋内環境でガス漏れを自律的に検出し、位置を特定できる史上初の小型ドローンの群れを開発した。 建物や工場の敷地内でガス漏れを発見するには、ガス漏れの原因を発見するのに長い時間がかかるため、消防士は命を危険にさらします。 これらの新しいドローンは、この分野に大きな影響を与える可能性があります。

ドローン用の AI を設計する

研究者にとっての最大のハードルは、複雑なタスクに必要な人工知能 (AI) を設計することでした。 ドローンのサイズが非常に小さいため、計算およびメモリの部分をドローンにしっかりと取り付ける必要がありました。 研究者らは、生物にヒントを得たナビゲーションと検索戦略を利用しました。 

　 研究 は ArXiv 記事サーバーで公開され、今年後半の IROS ロボット工学カンファレンスで発表される予定です。

自律的なガス源の位置特定に必要なもの

自律的なガス源の位置特定のタスクは非常に複雑であり、少量のガスを検出する能力があまり高くない人工ガスセンサーが必要です。 また、ガス濃度の急激な変化に敏感であり続けるのにも苦労します。 

実際のタスク以外にも、環境が複雑な場合には問題が発生します。 こうした理由から、従来の研究は、障害物のない狭い環境でガス源を探す単一のロボットを中心に発展してきました。 

グイド・デ・クルーンは、デルフト工科大学のマイクロ・エア・ビークル研究室の正教授です。 

「私たちは、小型ドローンの群れが自律的にガス源の位置を特定するための有望な手段であると確信しています」とグイド・デ・クルーン氏は言います。 「ドローンは非常に小さいので、建物内にいる人間や財産に対して非常に安全ですが、その飛行能力により、最終的には三次元で発生源を探索できるようになります。 さらに、体が小さいため、屋内の狭いエリアでも飛行できます。 最後に、これらのドローンの群れを持つことで、ガス発生源の位置をより迅速に特定できるようになり、同時にガス濃度の極大値を回避して真の発生源を見つけることができます。」

これらの特性には利点があるにもかかわらず、エンジニアが自律的にガス源の位置を特定するためにドローンに AI を実装することが困難になります。 車載のセンシングと処理には制限があるため、自動運転車で使用される AI アルゴリズムは適用できません。 ドローンは群れで行動するため、連携する際にはお互いの衝突を避ける必要もあります。

Bart Duisterhof はデルフト工科大学で研究を実施しました。 

「実際、自然界には、厳しい資源制約の中でナビゲーションと臭気源の位置特定に成功した例が豊富にあります」とデュスターホフ氏は言います。 「約100,000万個のニューロンからなる小さな脳を持つショウジョウバエが、夏にキッチンにあるバナナをどのようにして確実に見つけ出すかを考えてみてください。 彼らは、匂いを感じるかどうかに応じて、風上に飛んだり、風に直角に飛んだりするなど、単純な行動をエレガントに組み合わせてこれを行います。 私たちのロボットには気流センサーがなかったため、これらの動作を直接コピーすることはできませんでしたが、このタスクに取り組むために、同様の単純な動作をロボットに教え込みました。」

この小型ドローンは、「Sniffy Bug」と呼ばれる新しい「バグ」アルゴリズムを利用しており、ガスを検知する前にドローンが拡散することが可能です。 これにより、広い環境をカバーし、障害物やお互いを避けることができます。 

XNUMX 台のドローンがガスを感知すると、それを他のドローンに伝達し、互いに連携してできるだけ早くガス源を見つけます。 より具体的には、ドローンは「粒子群最適化」（PSO）と呼ばれるアルゴリズムを使用して最大ガス濃度の検索を実行します。このアルゴリズムでは、各ドローンが粒子として機能します。 

このアルゴリズムは鳥の群れの社会的行動と動きからインスピレーションを得たもので、各ドローンはそれぞれの認識されたガス濃度が最も高い位置、群れの最も高い位置、現在の移動方向と慣性に基づいて移動します。 PSO の利点の XNUMX つは、ガス濃度勾配や風向きを必要とせずにガス濃度のみを測定する必要があることです。

「この研究は、小型ドローンの群れが非常に複雑なタスクを実行できることを示しています。」とグイド氏は言います。「この研究が他のロボット研究者にとって、自律飛行に必要な AI の種類を再考するインスピレーションとなることを願っています。」