This post is also available in:
English (אנגלית)
מערכת ניווט אוטונומית לרחפנים קטנים וקלים שעוצבו בהשראת חרקים משלבת ביות חזותי, או "visual homing" (תוך שימוש ברמזים חזותיים עבור אוריינטציה) עם אודומטריה (מדידת מרחק בכיוון מסוים) עבור ניווט.
צוות המהנדסים מאוניברסיטת TU Delft טוען כי שיטה זו יכולה לאפשר לרובוטים לנוע מרחקים עצומים ולחזור הביתה עם שימוש מינימלי בכוחות חישוב וזיכרון (0.65 קילובייט לכל 100 מטר). "בעתיד, רובוטים אוטונומיים זעירים יוכלו למצוא מגוון רחב של שימושים, החל מניטור מלאי במחסנים ועד איתור דליפות גז באתרים תעשייתיים", כך אמרו בהצהרה.
על פי Interesting Engineering, יש לרובוטים זעירים פוטנציאל משמעותי עבור יישומים רבים בעולם האמיתי, מסיבות רבות: העיצוב קל המשקל שלהם מבטיח בטיחות גם במקרה של התנגשות, והם יכולים לנצל את גודלם הזעיר כדי לנווט באזורים צרים. אם ניתן לייצר אותם בעלות נמוכה יחסית, יהיה ניתן אפיל לפרוש אותם במספרים גדולים ביעילות ולכסות שטחים נרחבים (ולשמש לדוגמה בחממות לגילוי מוקדם של מזיקים או מחלות).
עם זאת, גודלם הקטן גם אומר שיש להם משאבים מוגבלים, מה שהופך את הפעולה האוטונומית למאתגרת, במיוחד כשמדובר בניווט. GPS יכול לסייע בניווט בחלל הפתוח, אבל הוא לא יעיל בתוך בנינים ולא מדויק בסביבות עמוסות, בעוד כי "נקודות שידור " אלחוטיות בסביבה מקורה יקרות מאוד ולא מעשיות במקרים של חיפוש והצלה.
החוקרים מסבירים כי רוב הבינה המלאכותית המשמשת לניווט אוטונומי מיועדת לרובוטים גדולים ומשתמשת בחיישנים עתירי כוח וכבדים שאינם מתאימים לרובוטים זעירים. גישות אחרות מבוססות ראייה יעילות מבחינת כוח, אך דורשות יצירת מפות תלת-ממדיות מפורטות הדורשות כוח עיבוד וזיכרון משמעותיים שהינם מעבר ליכולתם של רובוטים קטנים.
כדי לפתור בעיות אלה, החוקרים הביטו אל הטבע וקיבלו השראה מחרקים המשלבים אודומטריה (תנועת מעקב) עם התנהגויות מונחות חזותית (זיכרון תצוגה). מודל "סנאפשוט" (snapshot) הוא כאשר חרקים (כמו נמלים למשל) לוכדים מעת לעת "תמונות מצב" של סביבתם ומשווים אותן ל"תמונות" קודמות.
הם פיתחו גישה שלוקחת השראה מתופעה ביולוגית זו ושילבו ביות חזותי (המכוון את האוריינטציה ביחס לרמזים חזותיים בסביבה) עם אודומטריה (שמודדת את המרחק בו נעו לאורך כיוון מסוים). לאחר מכן הם בדקו את השיטה בתנאים מקורים שונים באמצעות רחפן Crazyflie Brushless ששוקל 56 גרם, בעל מצלמה פנורמית, מיקרו-בקר, ו-192 kB של זיכרון.
הם מצאו כי הגישה הייתה יעילה להפליא מבחינת שימוש בזיכרון בגלל הדחיסות הגבוהה של התמונות והמרווח המדויק ביניהן. האסטרטגיה שהציעו אמנם פחות מגוונת משיטות מתקדמות מכיוון שאין לה יכולת מיפוי, אבל היא מאפשרת חזרה לנקודת ההתחלה, מה שמאוד שימושי עבור יישומים רבים (לדוגמה, רחפנים יוכלו לעוף לאזור הרצוי, לאסוף נתונים, ואז לחזור לתחנת הבסיס עבור יישומים כמו ניטור יבול בחממות ומעקב מלאי במחסנים).
