O gândac cu echipament de căutare și salvare cu inteligență artificială

Cercetători internaționali în domeniul roboticii au dezvoltat un sistem de căutare și salvare urbană (USAR) care utilizează un gândac “dirijabil” pentru a transporta un sistem de detectare a supraviețuitorilor cu inteligență artificială și vedere în infraroșu miniaturizat prin scenarii de dezastre imposibil de navigat.

Sistemul este o colaborare între departamentele de cercetare din Singapore, China, Germania și Regatul Unit. Acesta utilizează gândacul din Madagascar ca vehicul și are suficientă putere pentru a funcționa timp de câteva ore.

Sursă: https://arxiv.org/abs/2105.10869

Sistemul hibrid de salvare prezintă un model de recunoaștere a oamenilor cu inteligență artificială care a fost instruit pe imagini în infraroșu (IR) și alimentează sistemul mobil de detectare IR, care poate funcționa autonom atunci când este necesar, raportând supraviețuitorii găsiți înapoi la o stație de operare de bază.

Resurse locale limitate

Cadrul de inteligență artificială este necesar să funcționeze pe resurse extraordinar de slabe: doar 191,8kB de RAM statică și 1988kB de memorie Flash sunt lăsate pentru sistem de la cerințele generale de putere ale dispozitivului, care trebuie să furnizeze, de asemenea, stimulul electric pentru insectă.

Cele trei blocuri funcționale ale rucsacului gândacului, prezentate mai sus, includ stimularea wireless, o unitate de control principală și componente periferice, cu sistemul de inteligență artificială derivat din IR și funcționalitatea de navigare încorporate în unitatea de control principală. Circuitul rucsacului a fost împărțit în mai multe componente pentru a se potrivi mai bine cu geometria gândacului.

Gândacul din Madagascar (printre cele mai mari specii din lume, cu o capacitate de încărcare maximă de 15g) este controlat de mici șocuri electrice care îl direcționează într-o direcție sau alta, implementate de patru electrozi implantați în antenele (cerci) insectei și în abdomenul său. Electrozi sunt fixați cu ceară de albină.

Adăugarea de inteligență artificială la căutarea și salvarea insectelor

Noua inițiativă dezvoltă lucrări anterioare de la UC Berkeley și Universitatea Tehnică Nanyang din Singapore, care au conceput pentru prima dată utilizarea gândacilor dirijabili în scenarii de căutare și salvare urbană.

2016 cercetare privind controlul traiectoriei de zbor a unui gândac. Sursă: https://www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

Deși gândacii au capacitatea de zbor, capacitatea lor de încărcare este redusă în mod corespunzător, ceea ce reduce posibilitățile tehnologiilor încorporate, și aduce cerințele de consum de energie la un nivel critic, în special în cazurile în care este necesar să se ruleze un algoritm de inteligență artificială.

Sistemul de recunoaștere autonomă a oamenilor de la bord utilizează un model de clasificare a imaginilor care utilizează mașini de suport vectorial (SVM) și histograma de gradient orientat.

Mișcarea gândacului este direcționată de sistemul de navigare integrat și îl conduce pe “biobot” către o destinație predeterminată fără cunoașterea obstacolelor intermediare. În mare parte, abilitățile de navigare formidabile ale gândacului rezolvă majoritatea problemelor în a ajunge la o locație de altfel inaccesibilă.

Sursă: https://arxiv.org/abs/2105.10869

Sistemul de vedere în infraroșu de la bord capturează imagini la 1Hz, funcționând cu succes în zone întunecate, și raportează în mod wireless orice supraviețuitori găsiți către un centru de comandă în timp real. Pentru a conserva energia, sistemul de analiză a imaginilor începe să funcționeze doar dacă este declanșat de o citire pozitivă în infraroșu.

Modelul ocupă doar 18,3kB de memorie Flash și 52,2kB de RAM statică, realizând un timp de calcul de 95 de milisecunde. Un timp de procesare rezonabil este esențial într-un scenariu de căutare și salvare urbană, deoarece semnăturile infraroșu îndepărtate ar putea fi altfel ratate în intervalul de procesare pe măsură ce gândacul schimbă direcția și traversează terenul.

Sistemul prezintă, de asemenea, senzori pentru a monitoriza temperatura, umiditatea și CO2, pentru a raporta condițiile locale pentru o posibilă încercare de salvare și pentru a permite centrului de comandă să direcționeze creatura departe de orice situație care i-ar pune viața în pericol.

Testarea în terenuri simulate

Sistemul a fost testat într-un scenariu de dezastre simulat (imaginea de mai sus), cu o negociere eficientă a obstacolelor, cu excepția unor configurații particulare care implică urcări vertiginoase, deoarece gândacul este în dezavantaj din punct de vedere al greutății din cauza echipamentului atașat.

Arhitectura de navigare a avut inițial tendința de a se bloca la obstacole copleșitoare, cum ar fi situațiile în care chiar și gândacul nu putea continua, și cercetătorii au dezvoltat ulterior un sistem de navigare predictivă cu feedback pentru a îmbunătăți performanța în fața obstacolelor înalte. Sistemul a reușit să obțină un raport de succes de 100% în medii cu obstacole zero sau reduse și un raport de succes mai mare cu obstacole înalte.

În cazurile în care a apărut eșecul, cercetătorii concluzionează că acesta ar putea fi remediat prin creșterea duratei experimentului, deși acest lucru are implicații într-un scenariu de căutare și salvare urbană critic din punct de vedere al timpului.

Vedere în infraroșu

Camera de vedere în infraroșu de la bord are specificații modeste, funcționând la 32×32 de pixeli cu un câmp de vedere de 90 de grade. Imaginile, atunci când sunt declanșate, sunt trecute printr-un filtru de zgomot median.

Sistemul obține un raport de succes de 87% în a distinge subiecții umani de alte tipuri de semnături termice, ajungând la 90% atunci când se află într-un radius de proximitate de 0,5m și 1,5m.

Datorită constrângerilor de energie și dimensiune a cipului, studiul inițial nu prezintă un sistem de localizare la bord, și astfel nu este posibilă urmărirea poziției gândacului în timp real. Cercetătorii sugerează că o navigare predictivă ar putea fi implementată ca o soluție de economisire a energiei, cu semnale de localizare de joasă energie transmise înapoi către centrul de comandă, în implementări viitoare.

Insectele ca operatori de căutare și salvare

Ultimii zece ani au adus o serie de proiecte de cercetare care au încercat să utilizeze reziliența și puterea de navigare a insectelor pentru a crea sisteme hibride sau pur robotice pentru scenarii de căutare și salvare. Pe lângă lucrarea din 2016 legată de gândaci, care precede această inițiativă, au existat o serie de încercări de a recrea capacitățile insectoide în forme pur robotice.

Printre acestea se numără un proiect de cercetare din 2019 de la UoC, care a oferit un robot simplu din punct de vedere ergonomic bazat pe principiile unui gândac, unul dintre primele proiecte de acest fel care a abordat fragilitatea extremă a insectelor robotice.