Pesquisadores Desenvolvem Enxame de Drones para Localizar Vazamentos de Gás

Pesquisadores da Universidade de Tecnologia de Delft desenvolveram o primeiro enxame de drones minúsculos capazes de detectar e localizar vazamentos de gás de forma autônoma em ambientes internos apertados. Para encontrar um vazamento de gás em um prédio ou local industrial, os bombeiros humanos arriscam suas vidas, pois pode levar muito tempo para detectar a fonte. Esses novos drones podem ter implicações significativas nessa área.

Projetando IA para os Drones

O maior obstáculo para os pesquisadores foi projetar a inteligência artificial (IA) necessária para a tarefa complexa. Devido ao tamanho minúsculo dos drones, as partes computacionais e de memória precisavam se encaixar bem neles. Os pesquisadores confiaram em estratégias de navegação e busca inspiradas na biologia.

A pesquisa foi publicada no servidor de artigos ArXiv e será apresentada na conferência de robótica IROS mais tarde no ano.

O que é Necessário para a Localização Autônoma de Fontes de Gás

A tarefa de localização autônoma de fontes de gás é extremamente complexa e requer sensores de gás artificiais que não são muito capazes de detectar pequenas quantidades de gás. Eles também lutam para permanecer sensíveis a mudanças rápidas nas concentrações de gás.

Além da tarefa em si, o ambiente também causa problemas quando é complexo. Por essas razões, a pesquisa tradicional evoluiu em torno de robôs únicos que procuram uma fonte de gás em ambientes pequenos e sem obstáculos.

Guido de Croon é Professor Titular no Laboratório de Veículo Aéreo Micro da TU Delft.

“Estamos convencidos de que enxames de drones minúsculos são uma via promissora para a localização autônoma de fontes de gás”, diz Guido de Croon. “O tamanho minúsculo dos drones os torna muito seguros para humanos e propriedades ainda no prédio, enquanto sua capacidade de voar permitirá que eles eventualmente procurem a fonte em três dimensões. Além disso, seu tamanho pequeno permite que eles voem em áreas internas estreitas. Finalmente, ter um enxame desses drones permite que eles localizem uma fonte de gás mais rapidamente, enquanto escapam de máximos locais de concentração de gás para encontrar a fonte real.”

Apesar dos benefícios dessas propriedades, elas também tornam difícil para os engenheiros implementar IA nos drones para a localização autônoma de fontes de gás. Devido às limitações em torno da detecção e processamento a bordo, os algoritmos de IA usados em veículos autônomos não são aplicáveis. Como eles operam em enxames, os drones também precisam evitar colidir uns com os outros enquanto colaboram.

Bart Duisterhof realizou a pesquisa na TU Delft.

“Na verdade, na natureza há muitos exemplos de navegação e localização de fontes de odor bem-sucedidas dentro de restrições de recursos estritas”, diz Duisterhof. “Basta pensar em como as moscas-da-fruta com seus pequenos cérebros de ~100.000 neurônios localizam infalivelmente as bananas na sua cozinha no verão. Eles fazem isso combinando elegantemente comportamentos simples, como voar contra o vento ou ortogonalmente ao vento, dependendo se eles sentem o odor. Embora não pudéssemos copiar diretamente esses comportamentos devido à ausência de sensores de fluxo de ar em nossos robôs, nós os dotamos de comportamentos simples semelhantes para lidar com a tarefa.”

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

Os drones minúsculos dependem de um novo algoritmo “bug” chamado “Sniffy Bug”, que permite que os drones se espalhem antes de detectar qualquer gás. Isso permite que eles cubram ambientes grandes e evitem obstáculos ou uns aos outros.

Uma vez que um dos drones sente gás, ele comunica isso aos outros, que então colaboram para encontrar a fonte de gás o mais rápido possível. Mais especificamente, os drones realizam uma busca por concentração máxima de gás com um algoritmo chamado “otimização de enxame de partículas”, ou PSO, onde cada drone age como uma partícula.

O algoritmo foi inspirado no comportamento social e movimento de bandos de pássaros, com cada drone se movendo com base em sua própria localização de concentração de gás percebida, a localização mais alta do enxame e sua direção e inércia atuais. Uma das vantagens do PSO é que ele só requer medir a concentração de gás sem o gradiente de concentração de gás ou direção do vento.

“Essa pesquisa mostra que enxames de drones minúsculos podem realizar tarefas muito complexas”, diz Guido. “Esperamos que esse trabalho forme uma inspiração para outros pesquisadores de robótica repensarem o tipo de IA necessário para o voo autônomo.”