小さなロボットドローンがミツバチのように世界を移動する方法を学ぶ

小さなロボットドローンがミツバチのように世界を移動する方法を学ぶ

ヤツェク・クルィフコ サラ・ルーウィン・フレイジャー編集

昆虫ほどの大きさのドローンは、複雑なナビゲーション システムを搭載するには小さすぎます。小さな自律飛行者たちが家に帰る道を見つけるのを助けるために、研究者たちはBee-Navを使ってミツバチから合図を得ています。 自然。

この研究の筆頭著者で、オランダのデルフト工科大学の人工知能とロボット工学の研究者であるグイド・デ・クルーン氏は、巣から出たミツバチはまず近くのランドマークを記憶するために短い学習飛行を行うと説明する。ミツバチが飛ぶとき、経路統合と呼ばれるプロセスで「移動の方向と速度を追跡します」とデ・クルーン氏は言う。経路統合では時間の経過とともに小さな測定誤差が蓄積される傾向があるため、昆虫は家に戻るときに記憶されたランドマークに依存して進路を修正します。 De Croon 氏らはこのワークフローを真似しました。

まず、ドローンは、小型の全方位カメラを使用して出発点の周囲でミツバチのように学習飛行を行い、周囲の風景を撮影します。飛行中、機内の小さなニューラルネットワークを訓練して、これらの画像をホーミングベクトル（基本的には発射台に向かう目に見えない矢印）にマッピングします。こうして、学習居住エリアと呼ばれる安全地帯が確立されます。訓練が完了すると、最初に経路統合を使用してドローンを遠くまで送り返し、測定された速度と方向に基づいてバックトラックすることができます。ドローンが最初の安全ゾーン内のどこかに到達した場合、ビジュアル ニューラル ネットワークが残りの帰還の道をガイドします。

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Bee-Nav は、従来のマッピング インストールの数千分の 1 である 3.4 ～ 42.3 キロバイトのメモリを備えたニューラル ネットワークを実行するクレジット カード サイズの Raspberry Pi 4 コンピュータを使用してこれを実行します。チームのテストボットは、突風と太陽のまぶしさでカメラが見えなかったにもかかわらず、屋外で最大 600 メートル (1,970 フィート) 離れたところから発見されました。

「私が特に興味深いと思うのは、必要なコンピューティングがいかに少ないかということです」と、この研究には関与していないカーネギーメロン大学の機械エンジニア、サラ・バーグブライターは言う。 「私のグループや他のグループが取り組んでいる小型ロボットにとって、これは本格的な屋外配備を可能にする種類のアプローチです。」

De Croon 氏のチームは、複数の記憶された場所の間を移動したり、フレーム化されていない開始点を処理したりするなど、プラットフォームに関するいくつかの課題にまだ取り組んでいます。 「Bee-Navを実行するプラットフォームには、環境が乱雑または動的である場合に、計画を立てて局所的な障害物を回避する能力も必要です」と、この研究には関与していないコロラド大学ボルダー大学の機械エンジニア、ショーン・ハンバート氏は言う。

しかし、今でも、Bee-Nav によって自律型屋外ドローンをより小型かつ効率的にできるとデ・クルーン氏は言う。 「50グラム、さらには30グラムのドローンにも簡単に搭載できました」とデ・クルーン氏は言う。自律型ドローンを本物のミツバチの大きさまで拡張するには、バッテリーの小型化など、他の根本的な問題を解決する必要があると同氏は指摘する。 「しかし、うまくいけば、これらの問題が長期的に解決されれば、それに匹敵する情報を準備できるようになるでしょう」とデクルーン氏は言う。

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