AI, Dronlar için Görsel Görünümü Kullanarak Mesafeleri Tahmin Eder

TU Delft ve Westphalian Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’ndeki araştırmacılar ekibi tarafından geliştirilen yeni bir optik akış tabanlı öğrenme süreci, robotların görüş alanındaki nesnelerin görsel görünümünü kullanarak mesafeleri tahmin etmelerini sağlar. Görsel görünüm, şekil, renk ve doku gibi faktörleri içerebilir.

Bu AI tabanlı öğrenme stratejisini kullanarak, küçük uçan dronların navigasyonu geliştirilebilir.

Makale, geçen ay Nature Machine Intelligence’da yayımlandı.

Robotlar vs. Böcekler

Küçük uçan robotların, büyük otonom araçlarda gördüğümüz aynı düzeyde özerklik kazanması için, uçan böceklerde bulunan aynı gelişmiş zekayı göstermeleri gerekir ve bu, yüksek verimli AI sistemleri ile yapılabilir.

Piyasada bulunan küçük uçan robotlar, gerekli sensör ve işlem gücünü taşımadığından, bu teknoloji etrafındaki en büyük zorluklardan birisidir.

Doğal dünyada, böcekler ‘optik akış’a güvenir, bu da bir böceğin görüş alanındaki nesnelerin hareketidir. Bu optik akış, onların çiçeklere konmasına ve avcılardan kaçmasına olanak tanır. Optik akışın şaşırtıcı olan yanı, karmaşık görevler için kullanıldığı halde basit olmasıdır.

Guido de Croon, Bio-ilhamlı Mikro Hava Araçları profesörü ve makalenin ilk yazarıdır.

“Optik akış kontrolü çalışmamız, uçan böceklerin kullandığı zarif, basit stratejilere olan heyecanımızdan başladı” dedi. “Ancak, bu stratejileri uçan robotlara uygulamak için kontrol yöntemlerini geliştirmek, çok zor çıktı. Örneğin, uçan robotlarımız aslında yere inmedi, ancak iniş yüzeyinin hemen üzerinde sürekli yukarı ve aşağı doğru osilasyona başladılar.”

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

Optik Akış

Optik akışın iki temel sınırlaması vardır. Birincisi, mesafe ve hızlar hakkında karışık bilgi sağlar ve bu iki bilgiyi ayrı ayrı vermez. İkincisi, optik akış, dronun hareket ettiği yönde çok küçüktür ve bu, engel kaçınma için sonuçlar doğurur. Diğer bir deyişle, robot, kendisine doğru hareket eden nesneleri tespit etmekte en çok zorlanır.

“Optik akışın her iki sorununu da, robotların yalnızca optik akışı değil, aynı zamanda çevrelerindeki nesnelerin görsel görünümünü yorumlayabilmeleri durumunda ortadan kalkacağına karar verdik” dedi Guido de Croon. “Bu, robotların bir sahnedeki nesnelerin mesafelerini, bizim bir durağan resimde mesafeleri tahmin edebileceğimiz gibi görmelerine olanak tanır. Tek soru, bir robotun bu şekilde mesafeleri nasıl öğreneceği idi?”

Araştırmacılar tarafından geliştirilen yeni yaklaşımda, robotlar, nesnelerin görünümünü mesafeye bağlı olarak öğrenmek için osilasyonlara güvenir. Örneğin, bir drone, iniş sırasında belirli bir yükseklikte çimenin dokusunun ne kadar ince olduğunu öğrenebilir.

Christophe De Wagter, TU Delft’te bir araştırmacı ve makalenin ortak yazarıdır.

“Görsel görünüm yoluyla mesafe öğrenimi, daha önce elde ettiğimizden çok daha hızlı ve daha düz inişlere yol açtı” dedi. “Ayrıca, engel kaçınma için, robotlar şimdi uçuş yönündeki engelleri çok net bir şekilde görebiliyor. Bu, yalnızca engel algılama performansını iyileştirmekle kalmadı, aynı zamanda robotlarımızın hızlanmasına da olanak tanıdı.”

Yeni gelişme, sınırlı kaynaklara sahip uçan robotlar için sonuçlar doğuracak ve özellikle kapalı ortamlarda çalışanlar için özellikle faydalı olacaktır.