研究者がガス漏れを検出するスウォームドローンを開発

デルフト工科大学の研究者は、初めてのスウォームドローンを開発しました。このドローンは、狭い屋内環境でガス漏れを自動的に検出して位置特定することができます。建物や工業用地でガス漏れを検出するには、人間の消防士が命を危険にさらす必要があります。これらの新しいドローンは、この分野で大きな影響を与える可能性があります。

ドローン用のAIの設計

研究者にとって最大の障害は、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。ドローンの小さなサイズのため、計算とメモリの部分はドローンに密に収まる必要がありました。研究者は、生物にインスパイアされたナビゲーションと検索戦略に頼りました。

この研究は、ArXiv記事サーバーに公開され、今年の後半にIROSロボティクス会議で発表される予定です。

自律ガス源位置特定の要件

自律ガス源位置特定のタスクは非常に複雑で、ガスを検出する能力が低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も敏感性が低いです。

実際のタスク以外にも、環境が複雑な場合も問題が発生します。これらの理由により、従来の研究は、障害物のない小さな環境でガス源を検索する単一のロボットを中心に進化してきました。

ガイド・デ・クローンは、TUデルフトのマイクロエアビークル研究所のフルプロフェッサーです。

「私たちは、小さなドローンのスウォームが自律ガス源位置特定の有望なアプローチであると確信しています。」ガイド・デ・クローンは述べています。「ドローンの小さなサイズにより、建物内に残っている人間や財産に対して非常に安全です。また、飛行能力により、3次元でガス源を検索することができます。さらに、小さなサイズにより、狭い屋内空間で飛行することができます。最後に、これらのドローンのスウォームにより、ガス源をより迅速に位置特定することができます。また、ガス濃度のローカルマキシマムを避けて真の源を検索することができます。」

これらの特性の利点がある一方で、エンジニアがドローンにAIを実装することも難しくなります。ボード上のセンシングと処理の制限のため、自律走行車両で使用されるAIアルゴリズムは適用できません。また、ドローンはスウォームで運行するため、衝突を避けながら協力する必要があります。

バート・ダイスターホフは、TUデルフトで研究を実施しました。

「実際、自然界には、厳格なリソース制約の中でナビゲーションと臭い源位置特定に成功した多くの例があります。」ダイスターホフは述べています。「例えば、夏のキッチンでバナナを見つけるために、約10万個のニューロンを持つ小さな脳を持つ果物のハエがどうやってバナナを見つけるのか考えてみてください。彼らは風上や風に直角に飛ぶなどの単純な行動を組み合わせて臭い源を探します。風向センサーがなかったため、正確に同じ行動をコピーすることはできませんでしたが、同様の単純な行動を私たちのロボットに与えることで、タスクに取り組むことができました。」

https://www.youtube.com/watch?v=hj_SBSpK5qg

小さなドローンは、新しい「バグ」アルゴリズム「Sniffy Bug」を使用して、ガスを検出する前に散らばります。これにより、ドローンは大きな環境をカバーし、障害物や他のドローンと衝突を避けることができます。

一旦ドローンがガスを検出すると、それを他のドローンに通信し、ガス源をできるだけ迅速に検索するために協力します。具体的には、ドローンは「パーティクルスウォーム最適化」と呼ばれるアルゴリズムを使用して、最大のガス濃度を検索します。ここで、各ドローンはパーティクルとして動作します。

このアルゴリズムは、鳥の群れの社会的行動と運動にインスパイアされています。各ドローンは、自身の検知した最高のガス濃度位置、スウォームの最高位置、および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1つは、ガス濃度の測定のみが必要で、ガス濃度勾配や風向は必要ないことです。

「この研究は、小さなドローンのスウォーム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。」ガイドは述べています。「私たちは、この研究が他のロボティクス研究者にインスピレーションを与え、自律飛行に必要なAIの種類を再考することを希望しています。」