AI ile Donatılmış bir Hamamboçeği Arama ve Kurtarma Ekipmanı

Uluslararası robotik araştırmacılar, otherwise unnavigable felaket senaryolarında miniaturized bir makine öğrenimi etkinleştirilmiş infrared survivor detection sistemi taşıyan bir ‘steerable’ canlı hamamboceği kullanan bir Urban Search And Rescue (USAR) sistemi geliştirdiler.

Sistem, Singapur, Çin, Almanya ve İngiltere’deki araştırma bölümleri arasındaki bir işbirliğidir. Sistem, Madagascar hamamboceği olarak bilinen bir böcek türünü bir araç olarak kullanmakta ve birkaç saat boyunca çalışabilecek kadar güce sahiptir.

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

Melez arama ve kurtarma sistemi, insanları tespit etmek için infrared (IR) görüntülerine dayalı bir makine öğrenimi modeli kullanır ve mobil IR algılama sistemini çalıştırır, bu sistem gerektiğinde özerk olarak çalışabilir ve bulunan sağ kalanları bir temel işletim istasyonuna bildirir.

Sınırlı Yerel Kaynaklar

Makine öğrenimi çerçevesi, olağanüstü ince kaynaklar üzerinde çalışmak zorundadır: yalnızca 191.8kB statik RAM ve 1988kB Flash belleği, cihazın genel güç gereksinimlerinden sonra sisteme bırakılır, bu da ayrıca böceğin elektriksel uyarısını da sağlamalıdır.

Hamamboceğinin sırt çantasının üç işlevsel bloğu, yukarıdaki resimde görüldüğü gibi, kablosuz uyarı, birincil kontrol birimi ve çevre bileşenleri içerir, IR türetilen makine öğrenimi sistemi ve navigasyon işlevselliği birincil kontrol biriminin içine gömülüdür. Devrenin devresi, hamamboceğinin geometrisine daha iyi uyması için birkaç bileşene ayrılmıştır.

Madagascar hamamboceği (dünyadaki en büyük türlerden biri, 15g’a kadar maksimum yük kapasitesi), küçük elektrik şoklarıyla bir yöne veya diğerine yönlendirilir, bu şoklar dört elektrod aracılığıyla uygulanır, bu elektrodlar böceğin antennelerine (cerci) ve karın bölgesine yerleştirilir. Elektrodlar balmumları ile sabitlenmiştir.

Haşere Arama ve Kurtarma Sistemine AI Eklenmesi

Yeni girişim, UC Berkeley ve Singapur’un Nanyang Teknoloji Üniversitesi’nden önce gelen çalışmayı geliştirir, bu çalışma ilk olarak USAR senaryolarında yönlendirilebilen böcekleri kullanmayı önermişti.

2016 yılında bir böceğin uçuş yolunu kontrol etme araştırmaları. Kaynak: https://www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

Her ne kadar böcekler uçuş yeteneğine sahip olsalar da, yük kapasiteleri giảmir ve bu da taşınan teknoloji kapasitesini düşürür, enerji tüketimini kritik bir seviyeye getirir, özellikle de bir makine öğrenimi algoritmasını çalıştırmak gerekli olduğunda.

Yeni girişimin üzerindeki otonom insan tanıma sistemi, bir görüntü sınıflandırma modeli kullanır, bu model destek vektör makineleri (SVM) ve Yönlendirilmiş Gradient Histogramı kullanır.

Hamamboceğinin hareketi, entegre navigasyon sistemi tarafından yönlendirilir ve ‘biyobot’u önceden belirlenmiş bir varış noktasına götürür, arada engeller hakkında herhangi bir bilgiye gerek kalmaz. Çoğu durumda, hamamboceğinin kendi güçlü navigasyon yetenekleri, ulaşılması zor bir konuma ulaşma sorunlarının çoğunu çözer.

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

Üzerindeki infrared sistemi, 1hz’de görüntüler yakalar, karanlık alanlarda başarılı bir şekilde çalışır ve bulunan sağ kalanları gerçek zamanlı olarak bir komuta merkezine bildirir. Enerji tasarrufu için, görüntü analiz sistemi yalnızca pozitif bir infrared okuması tetiklenirse çalışmaya başlar.

Model, yalnızca 18.3kB Flash belleği ve 52.2kB statik RAM kullanır, 95 milisaniyelik bir hesaplama süresine ulaşır. Makul bir işlem süresi, bir USAR senaryosunda çok önemlidir, çünkü uzak infrared imzaları, hamamboceği yön değiştirip araziyi geçerken işleme aralığında kaybolabilir.

Sistem ayrıca, olası bir kurtarma girişimi için yerel koşulları raporlamak ve kontrol merkezine, böceği herhangi bir tehlikeye karşı yönlendirmek için sıcaklık, nem ve CO2’yi izlemek için sensörler içerir.

Simüle Edilmiş Arazilerde Test Edilmesi

Sistem, bir simüle edilmiş felaket senaryosunda (yukarıdaki resim) test edildi, etkili bir engel negociasyonu sağlandı, ancak özellikle dik tırmanmalar içeren bazı zorlayıcı konfigürasyonlarda, hamamboceği ekipmana bağlı olarak ağırlık dezavantajına sahip olduğu için başarısız oldu.

Navigasyon mimarisi başlangıçta, hamamboceğinin ilerlemesini engelleyen engellere takılmaya eğilimlidir, araştırmacılar daha sonra tall engellere karşı performansı iyileştirmek için öngörülü bir geri bildirim navigasyon sistemi geliştirdiler. Sistem, engelsiz veya düşük engelli ortamlarda %100’lük bir başarı oranı elde etti ve yüksek engellerde daha yüksek bir başarı oranı elde etti.

Başarısızlık meydana geldiğinde, araştırmacılar, bu durumun deney süresini uzatmakla giderilebileceğini, ancak bu durumun zaman kritik USAR senaryolarında anlamı olabileceğini belirtiyorlar.

Infrared Görünüm

Üzerindeki infrared kamera, 32×32 pikselde çalışır ve 90 derecelik bir görüş açısına sahiptir. Görüntüler, tetiklendiğinde, bir median gürültü azaltma filtresinden geçirilir.

Sistem, insan konularını diğer termal imzalardan ayırt etmede %87’lik bir başarı oranı elde eder, 0.5m ve 1.5m yakınlık yarıçapında bu oran %90’a çıkar.

Enerji ve yonga boyutu kısıtlamaları nedeniyle, ilk çalışma, böceğin konumunu gerçek zamanlı olarak takip etmeyi sağlayan bir yerelleştirme sistemi içermez. Araştırmacılar, gelecekteki uygulamalarda, düşük enerji konum sinyallerinin kontrol merkezine iletilmesi için ölü hesaplamanın uygulanabileceğini öneriyorlar.

Haşereler Arama ve Kurtarma Operatörleri Olarak

Son on yıl, haşerelerin dayanıklılık ve navigasyon gücünü kullanarak melez veya saf robotik sistemler oluşturmak için bir dizi araştırma projesini gördü. 2016 yılında yapılan böceklerle ilgili çalışmanın ardından, bu son girişimin yanı sıra, böcek benzeri yetenekleri saf robotik formda yeniden yaratma girişimleri oldu.

Bunlar arasında, 2019 yılında UoC’den bir araştırma projesi yer alıyor, bu proje, hamamboceğinin prensiplerine dayanan, robotik haşerelerin aşırı kırılganlığını ele alan ilk projelerden biri olan basit bir robottan oluşuyordu.