Forskare utvecklar svärmdronare för att lokalisera gasläckor

Forskare vid Delft University of Technology har utvecklat den första svärmen av små drönare som kan upptäcka och lokalisera gasläckor i trånga inomhusmiljöer på egen hand. För att hitta en gasläcka i en byggnad eller industriell anläggning riskerar människor sina liv, eftersom det kan ta lång tid att upptäcka källan. Dessa nya drönare kan ha stor betydelse inom detta område.

Att utforma AI för drönarna

Det största hindret för forskarna var att utforma den artificiella intelligensen (AI) som behövdes för den komplexa uppgiften. På grund av drönarnas små storlek måste de beräknings- och minnesdelar som behövdes för att passa in i dem. Forskarna förlitade sig på bio-inspirerad navigation och sökstrategier.

Forskningen publicerades på ArXiv-artikelserven och kommer att presenteras på IROS-robotikkonferensen senare i år.

Vad som krävs för autonom lokaliseringsgas

Uppgiften att lokalisera gas på egen hand är extremt komplex och kräver artificiella gasensorer som inte är särskilt kapabla att upptäcka små mängder gas. De har också svårt att förbli känsliga för snabba förändringar i gaskoncentrationer.

Förutom den faktiska uppgiften orsakar miljön också problem när den är komplex. Av dessa skäl har traditionell forskning utvecklats kring enstaka robotar som söker efter en gasvärmekälla i små, hinderfria miljöer.

Guido de Croon är professor vid Micro Air Vehicle-laboratoriet vid TU Delft.

“Vi är övertygade om att svärmar av små drönare är en lovande väg för autonom lokaliseringsgas”, säger Guido de Croon. “Drönarnas små storlek gör dem mycket säkra för människor och egendom som fortfarande finns i byggnaden, medan deras flygförmåga kommer att tillåta dem att så småningom söka efter källan i tre dimensioner. Dessutom tillåter deras små storlek dem att flyga i smala inomhusområden. Slutligen gör det faktum att det finns en svärm av dessa drönare att de kan lokalisera en gasvärmekälla snabbare, samtidigt som de undviker lokala maxima av gaskoncentration för att hitta den verkliga källan.”

Trots fördelarna med dessa egenskaper gör de det också svårt för ingenjörer att implementera AI i drönarna för autonom lokaliseringsgas. På grund av begränsningarna kring ombordssensorer och bearbetning är AI-algoritmerna som används i självkörande fordon inte tillämpliga. Eftersom de opererar i svärmar måste drönarna också undvika att kollidera med varandra samtidigt som de samarbetar.

Bart Duisterhof utförde forskningen vid TU Delft.

“I verkligheten finns det gott om exempel på framgångsrik navigation och lokaliseringslukt inom strikta resursbegränsningar”, säger Duisterhof. “Tänk bara på hur flugor med sina små hjärnor på ~100 000 neuroner ofelbart hittar bananerna i ditt kök på sommaren. De gör detta genom att kombinera enkla beteenden som att flyga uppåt eller ortogonalt mot vinden beroende på om de känner lukten. Även om vi inte kunde direkt kopiera dessa beteenden på grund av avsaknaden av luftflödessensorer på våra robotar, har vi gett våra robotar liknande enkla beteenden för att tackla uppgiften.”

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

De små drönarna förlitar sig på en ny “bugg”-algoritm som kallas “Sniffy Bug”, som möjliggör för drönarna att sprida ut sig innan de upptäcker någon gas. Detta tillåter dem att täcka stora miljöer och undvika hinder eller varandra.

När en av drönarna känner gas kommunicerar den det till de andra, som sedan samarbetar med varandra för att hitta gasvärmekällan så snabbt som möjligt. Mer specifikt utför drönarna en sökning efter maximal gaskoncentration med en algoritm som kallas “partikelsvärmoptimering”, eller PSO, där varje drönare fungerar som en partikel.

Algoritmen inspirerades av den sociala beteendet och rörelsen hos fågelstim, där varje drönare rör sig baserat på sin egen uppfattade högsta gaskoncentrationsplats, svärmens högsta plats och dess nuvarande riktning och tröghet. En av fördelarna med PSO är att den endast kräver mätning av gaskoncentrationen utan gaskoncentrationsgradient eller vindriktning.

“Denna forskning visar att svärmar av små drönare kan utföra mycket komplexa uppgifter”, säger Guido. “Vi hoppas att detta arbete kommer att inspirera andra robotforskare att ompröva den typ av AI som är nödvändig för autonom flygning.”