Một con gián với thiết bị tìm kiếm và cứu hộ được kích hoạt bởi AI

Các nhà nghiên cứu robot quốc tế đã phát triển một hệ thống Tìm kiếm và Cứu hộ Đô thị (USAR) sử dụng một con gián sống “điều khiển” để vận chuyển một hệ thống phát hiện người sống miniaturized được kích hoạt bởi học máy thông qua các tình huống thảm họa không thể điều hướng được.

Hệ thống này là một sự hợp tác giữa các bộ phận nghiên cứu ở Singapore, Trung Quốc, Đức và Anh. Nó sử dụng gián Madagascar làm phương tiện và có đủ năng lượng để hoạt động trong vài giờ.

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

Hệ thống cứu hộ lai này có một mô hình học máy để phát hiện người dựa trên hình ảnh hồng ngoại, và cung cấp năng lượng cho hệ thống phát hiện hồng ngoại di động, có thể hoạt động tự động khi cần thiết, báo cáo những người sống sót được tìm thấy trở lại trạm điều hành cơ sở.

Tài nguyên địa phương hạn chế

Khung học máy này yêu cầu phải hoạt động trên tài nguyên cực kỳ mỏng: chỉ 191,8kB RAM tĩnh và 1988kB bộ nhớ Flash còn lại cho hệ thống từ các yêu cầu năng lượng chung của thiết bị, cũng phải cung cấp kích thích điện cho côn trùng.

Các khối chức năng của ba chiếc balô của con gián, như hình trên, bao gồm kích thích không dây, một đơn vị điều khiển chính và các thành phần ngoại vi, với hệ thống học máy dựa trên hồng ngoại và chức năng điều hướng được nhúng vào đơn vị điều khiển chính. Mạch của thiết bị đã được chia thành nhiều thành phần để phù hợp với hình dạng của con gián.

Con gián Madagascar (trong số các loài lớn nhất trên thế giới, với khả năng tải trọng tối đa 15g) được điều khiển bởi các cú sốc điện nhỏ, điều khiển nó theo một hướng hoặc hướng khác, được thực hiện bởi bốn điện cực cấy vào các xúc giác (cerci) và bụng của nó. Các điện cực được cố định bằng sáp ong.

Thêm AI vào Tìm kiếm và Cứu hộ Côn trùng

Sáng kiến mới này phát triển các công việc trước đó từ UC Berkeley và Đại học Công nghệ Nanyang của Singapore, những người đầu tiên nghĩ ra sử dụng bọ cánh cứng có thể điều khiển trong các kịch bản USAR.

Nghiên cứu năm 2016 về việc kiểm soát đường bay của một con bọ cánh cứng. Nguồn: https://www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

Mặc dù bọ cánh cứng có khả năng bay, khả năng tải trọng của chúng giảm, giảm khả năng của các công nghệ trên boong và đưa nhu cầu tiêu thụ năng lượng đến mức quan trọng, đặc biệt là trong trường hợp cần chạy một thuật toán học máy.

Hệ thống nhận dạng người tự động trên boong sử dụng một mô hình phân loại hình ảnh sử dụng máy vector hỗ trợ (SVM) và Histogram của Gradient Hướng.

Chuyển động của con gián được chỉ đạo bởi hệ thống điều hướng tích hợp và hướng dẫn “biobot” đến một điểm đến đã định mà không cần biết về các chướng ngại vật can thiệp. Phần lớn, kỹ năng điều hướng đáng kể của con gián giải quyết hầu hết các vấn đề khi đến một vị trí không thể tiếp cận được.

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

Hệ thống hồng ngoại trên boong chụp ảnh tại 1hz, hoạt động thành công trong các khu vực tối, và báo cáo không dây về bất kỳ người sống sót nào được tìm thấy cho một trung tâm chỉ huy trong thời gian thực. Để tiết kiệm năng lượng, hệ thống phân tích hình ảnh chỉ bắt đầu hoạt động nếu được kích hoạt bởi một đọc hồng ngoại tích cực.

Mô hình này chiếm 18,3kB bộ nhớ Flash và 52,2kB RAM tĩnh, đạt được thời gian tính toán 95 mili giây. Thời gian xử lý hợp lý là rất quan trọng trong một kịch bản USAR, vì các chữ ký hồng ngoại xa có thể bị bỏ lỡ trong khoảng thời gian xử lý khi con gián thay đổi hướng và đi qua địa hình.

Hệ thống cũng có các cảm biến để theo dõi nhiệt độ, độ ẩm và CO2, nhằm báo cáo các điều kiện cục bộ cho một nỗ lực cứu hộ có thể và cho phép trung tâm điều khiển chỉ đạo sinh vật tránh xa bất kỳ tình huống nào có thể gây nguy hiểm cho nó.

Thử nghiệm trong Địa hình Mô phỏng

Hệ thống đã được thử nghiệm trong một kịch bản thảm họa mô phỏng (hình trên), với việc đàm phán chướng ngại vật hiệu quả, ngoại trừ trong một số cấu hình đặc biệt thách thức liên quan đến leo trèo dốc, vì con gián ở một bất lợi về trọng lượng do thiết bị đính kèm.

Kiến trúc điều hướng ban đầu có xu hướng bị kẹt ở các chướng ngại vật áp đảo, chẳng hạn như các tình huống mà ngay cả con gián cũng không thể tiến hành, và các nhà nghiên cứu sau đó đã phát triển một hệ thống điều hướng phản hồi dự đoán để cải thiện hiệu suất khi đối mặt với các chướng ngại vật cao. Hệ thống đã đạt được tỷ lệ thành công 100% trong các môi trường không có hoặc có ít chướng ngại vật và tỷ lệ thành công cao hơn với các chướng ngại vật cao.

Khi thất bại xảy ra, các nhà nghiên cứu kết luận rằng điều này có thể được khắc phục bằng cách tăng thời gian của thí nghiệm, mặc dù điều này có ý nghĩa logic trong một kịch bản USAR thời gian tới hạn.

View Hồng ngoại

Máy ảnh hồng ngoại trên boong có thông số kỹ thuật khiêm tốn, hoạt động tại 32×32 pixel với trường nhìn 90 độ. Các hình ảnh, khi được kích hoạt, được truyền qua một bộ lọc làm mịn trung vị.

Hệ thống đạt được tỷ lệ thành công 87% trong việc phân biệt các đối tượng người với các loại chữ ký nhiệt khác, tăng lên 90% khi ở trong bán kính 0,5m và 1,5m.

Do các hạn chế về năng lượng và kích thước chip, nghiên cứu ban đầu không có hệ thống định vị trên boong và do đó không thể theo dõi vị trí của con gián trong thời gian thực. Các nhà nghiên cứu đề xuất rằng việc định vị chết có thể được thực hiện như một giải pháp tiết kiệm năng lượng, với các tín hiệu vị trí thấp năng lượng được truyền lại đến trung tâm điều khiển, trong các triển khai trong tương lai.

Côn trùng làm Toàn bộ các Toàn bộ Cứu hộ

Mười năm qua đã chứng kiến một loạt các dự án nghiên cứu nhằm sử dụng sự bền bỉ và sức mạnh điều hướng của côn trùng để tạo ra các hệ thống robot lai hoặc thuần túy cho các kịch bản tìm kiếm và cứu hộ. Ngoài công việc liên quan đến bọ cánh cứng năm 2016 trước đó, đã có một số nỗ lực để tái tạo các khả năng côn trùng trong hình thức robot thuần túy.

Điều này bao gồm một dự án nghiên cứu năm 2019 từ UoC cung cấp một robot đơn giản về mặt ergonomics dựa trên các nguyên tắc của một con gián, một trong những dự án đầu tiên thuộc loại này để giải quyết sự mong manh cực độ của côn trùng robot.