Inteligența Artificială Utilizează Aspectul Vizual pentru a Estima Distanțele pentru Droni

Un nou proces de învățare bazat pe fluxul optic, dezvoltat de o echipă de cercetători de la TU Delft și Universitatea de Științe Aplicate din Westfalia, permite robotilor să estimeze distanțele prin aspectul vizual al obiectelor din vedere. Aspectul vizual poate include factori precum formă, culoare și textură.

Prin utilizarea acestei strategii de învățare bazate pe inteligență artificială, navigarea dronelor mici care zboară poate fi îmbunătățită.

Articolul a fost publicat luna trecută în Nature Machine Intelligence.

Roboți vs. Insecte

Pentru a permite roboților mici care zboară să aibă același nivel de autonomie pe care îl vedem la vehiculele autonome mari, aceștia trebuie să demonstreze aceeași inteligență dezvoltată prezentă la insectele care zboară, ceea ce poate fi realizat prin sisteme de inteligență artificială foarte eficiente.

Roboții mici care zboară și care sunt în prezent pe piață nu au suficientă cantitate de senzori și putere de procesare la bord, ceea ce este una dintre cele mai mari provocări ale acestei tehnologii.

În lumea naturală, insectele se bazează pe “fluxul optic”, care este modul în care obiectele se mișcă în vedere unui insect. Acest flux optic este ceea ce le permite să aterizeze pe flori și să evite prădătorii. Ceea ce este surprinzător despre acest flux optic este că este simplu, în ciuda faptului că este utilizat pentru sarcini complexe.

Guido de Croon este profesor de Vehicule Aeriene Micro Bio-Inspirate și autor principal al articolului.

“Lucrarea noastră despre controlul fluxului optic a început din entuziasmul pentru strategiile simple și elegante utilizate de insectele care zboară,” a spus el. “Cu toate acestea, dezvoltarea metodelor de control pentru a implementa aceste strategii în roboții care zboară s-a dovedit a fi departe de a fi trivial. De exemplu, roboții noștri care zboară nu au aterizat în realitate, ci au început să oscileze, mergând continuu în sus și în jos, chiar deasupra suprafeței de aterizare.”

https://www.youtube.com/watch?v=A50Wl311rmU&feature=emb_title

Fluxul Optic

Există două limitări principale ale fluxului optic. În primul rând, oferă informații mixte despre distanță și viteze și nu oferă informații separate despre fiecare dintre acestea. În al doilea rând, fluxul optic este foarte mic în direcția în care dronele se mișcă, ceea ce are implicații pentru evitarea obstacolelor. Cu alte cuvinte, robotul are cea mai mare dificultate în detectarea obiectelor către care se mișcă.

“Am realizat că ambele probleme ale fluxului optic ar dispărea dacă roboții ar putea interpreta nu numai fluxul optic, ci și aspectul vizual al obiectelor din mediul lor,” a spus Guido de Croon. “Acest lucru ar permite roboților să vadă distanțele către obiecte din scenă în mod similar cu modul în care oamenii pot estima distanțele într-o imagine statică. Singura întrebare era: Cum poate un robot învăța să vadă distanțele în acest fel?”

În abordarea nouă dezvoltată de cercetători, roboții se bazează pe oscilații pentru a învăța cum arată obiectele din mediul lor, în funcție de distanță. De exemplu, o dronă poate învăța cât de fină este textura ierbii, în funcție de înălțimea la care se află în timpul aterizării.

Christophe De Wagter este cercetător la TU Delft și coautor al articolului.

“Învățarea să vezi distanța prin aspectul vizual a condus la aterizări mult mai rapide și mai line, decât am reușit anterior,” a spus el. “Mai mult, pentru evitarea obstacolelor, roboții au putut vedea obstacolele din direcția de zbor foarte clar. Acest lucru nu a îmbunătățit doar performanța de detectare a obstacolelor, ci a permis și roboților noștri să crească viteza.”

Noua dezvoltare va avea implicații pentru roboții care zboară și care au resurse limitate, și este în mod special utilă pentru cei care operează într-un mediu închis.