Naukowcy Opracowali Stada Dronów do Lokalizacji Wycieków Gazu

Naukowcy z Uniwersytetu Technicznego w Delft opracowali pierwsze na świecie stado małych dronów, które są w stanie samodzielnie wykrywać i lokalizować wycieki gazu w ciasnych pomieszczeniach. Aby znaleźć wyciek gazu w budynku lub na terenie przemysłowym, strażacy narażają swoje życie, ponieważ może to potrwać długo. Te nowe drony mogą mieć znaczące konsekwencje w tej dziedzinie.

Projektowanie Sztucznej Inteligencji dla Dronów

Największą przeszkodą dla naukowców było opracowanie sztucznej inteligencji (AI) niezbędnej do tego złożonego zadania. Ze względu na mały rozmiar dronów, części obliczeniowe i pamięciowe musiały być ściśle dopasowane do nich. Naukowcy polegali na bio-inspirowanych strategiach nawigacji i wyszukiwania.

Badanie opublikowane na serwerze artykułów ArXiv i zostanie przedstawione na konferencji IROS w dziedzinie robotyki później w tym roku.

Co jest Wymagane do Autonomicznej Lokalizacji Źródła Gazu

Zadanie autonomicznej lokalizacji źródła gazu jest niezwykle złożone i wymaga sztucznych czujników gazu, które nie są zbyt skuteczne w wykrywaniu małych ilości gazu. Mają one również trudności z utrzymaniem czułości na szybkie zmiany stężenia gazu.

Poza samym zadaniem, środowisko również powoduje problemy, gdy jest złożone. Z tych powodów tradycyjne badania ewoluowały wokół pojedynczych robotów, które szukają źródła gazu w małych, wolnych od przeszkód środowiskach.

Guido de Croon jest profesorem w laboratorium Micro Air Vehicle na Uniwersytecie Technicznym w Delft.

“Jesteśmy przekonani, że stada małych dronów są obiecującą drogą do autonomicznej lokalizacji źródła gazu,” mówi Guido de Croon. “Mały rozmiar dronów sprawia, że są one bardzo bezpieczne dla ludzi i mienia, które wciąż znajduje się w budynku, podczas gdy ich zdolność do latania pozwoli im ostatecznie szukać źródła w trzech wymiarach. Ponadto, ich mały rozmiar pozwala im latać w wąskich pomieszczeniach. Wreszcie, posiadanie stada tych dronów pozwala im lokalizować źródło gazu szybciej, unikając lokalnych maksimów stężenia gazu, aby znaleźć prawdziwe źródło.”

Pomimo korzyści z tych właściwości, sprawiają one również trudności w implementacji AI w dronach do autonomicznej lokalizacji źródła gazu. Ze względu na ograniczenia wokół czujników i przetwarzania na pokładzie, algorytmy AI stosowane w pojazdach autonomicznych nie są stosowane. Ponieważ działają one w stadach, drony muszą również unikać zderzeń ze sobą, współpracując ze sobą.

Bart Duisterhof przeprowadził badanie na Uniwersytecie Technicznym w Delft.

“W rzeczywistości, w naturze istnieją liczne przykłady udanej nawigacji i lokalizacji źródła zapachu w ramach ścisłych ograniczeń zasobów,” mówi Duisterhof. “Pomyśl tylko, jak muchy owocowe z ich małymi mózgami składającymi się z ~100 000 neuronów niezawodnie znajdują banany w Twojej kuchni latem. Robią to, łącząc proste zachowania, takie jak latanie pod wiatr lub prostopadle do wiatru, w zależności od tego, czy wyczuwają zapach. Chociaż nie mogliśmy bezpośrednio skopiować tych zachowań ze względu na brak czujników przepływu powietrza w naszych robotach, wpoiłśmy naszym robotom podobne proste zachowania, aby rozwiązać zadanie.”

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

Małe drony polegają na nowym algorytmie “bug” o nazwie “Sniffy Bug”, który pozwala im rozproszyć się przed wykryciem gazu. Pozwala to im na pokrycie dużych środowisk i uniknięcie przeszkód lub siebie nawzajem.

Gdy jeden z dronów wyczuje gaz, komunikuje to innym, które następnie współpracują ze sobą, aby znaleźć źródło gazu jak najszybciej. Konkretnie, drony wykonują wyszukiwanie maksymalnego stężenia gazu za pomocą algorytmu “particle swarm optimization” (PSO), gdzie każdy dron działa jako cząstka.

Algorytm został zainspirowany zachowaniem społecznym i ruchem stad ptaków, przy czym każdy dron porusza się na podstawie własnego postrzeganego miejsca najwyższego stężenia gazu, miejsca najwyższego stężenia gazu w stadzie oraz jego bieżącego kierunku ruchu i bezwładności. Jedną z korzyści PSO jest to, że wymaga tylko pomiaru stężenia gazu bez gradientu stężenia gazu lub kierunku wiatru.

“To badanie pokazuje, że stada małych dronów mogą wykonywać bardzo złożone zadania,” mówi Guido. “Mamy nadzieję, że ta praca stanowi inspirację dla innych badaczy robotyki do przemyślenia rodzaju AI, który jest niezbędny do autonomicznego lotu.”