Inteligența artificială utilizează aspectul vizual pentru a estima distanțe pentru drone

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 poate fi îmbunătățită. 

Articolul a fost publicat luna trecută în Nature Machine Intelligence. 

Roboți vs. insecte

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

Roboții mici zburători 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 autorul principal al articolului. 

“Lucrarea noastră privind controlul fluxului optic a început de la entuziasmul pentru strategiile simple și elegante utilizate de insectele zburătoare,” a spus el. “Cu toate acestea, dezvoltarea metodelor de control pentru a implementa aceste strategii în roboții zburători s-a dovedit a fi departe de a fi trivială. De exemplu, roboții noștri zburători nu aveau să aterizeze în realitate, dar au început să oscileze, mergând continuu în sus și în jos, imediat 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, acesta 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 deplasează, ceea ce are implicații pentru evitarea obstacolelor. Cu alte cuvinte, robotul are cea mai mare dificultate în detectarea obiectelor către care se deplasează. 

“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 până la 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 mod?” 

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 intermediul aspectului 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 să vadă obstacolele din direcția de zbor foarte clar. Acest lucru nu numai că a îmbunătățit performanța de detectare a obstacolelor, dar a permis și roboților noștri să accelereze.” 

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