This post is also available in: enEnglish (אנגלית)

חוקרים ישראלים יצרו מה שלפיהם הוא הרובוט הראשון שעושה שימוש אמיתי במערכת מיקום לפי הד – הסונאר הביולוגי כמו זה של העטלף. המערכת מאפשרת לרובוט להתמצא בסביבה בצורה אוטונומית. המחקר יכול להוביל לפיתוח מערכות בלתי מאוישות שיכולות לנווט אפילו כשהן לא יכולות "לראות", כלומר להסתמך על חיישנים חזותיים. הטכנולוגיה יכולה לשמש גם רחפנים ורכבים אוטונומיים.

קבוצה של סטודנטים מתקדמים מבית הספר להנדסה מכנית באוניברסיטת תל אביב פיתחו את ה-" Robat", רובוט המשתמש בסונאר כמו עטלף על מנת לנווט אוטונומית. "לקבל השראה מבעלי חיים יכול להוביל לפתרונות חדשים", כך מסרו, לפי insideunmannedsystems.com.

האבטיפוס נוסע על הקרקע בעזרת פלטפורמת Komodo מהיצרנית הישראלית – RoboTican. הרובוט מצוייד ברמקול על-קולי שמחקה את פה העטלף ושני מיקרופונים על-קוליים במרווח שבעה סנטימטרים אחד מהשני, המחקים את אוזני העטלף. המיקרופנים נישאים על חצובת DJI Ronin.

מערכות סונאר קודמות ששימשו רובוטים אוויריים התבססו על רמקולים ששידרו טווח תדרים צר. ה-Robat משדר טווח רחב של אותות אולטראסונים בדיוק כמו עטלפים. ההדים של האותות מעבירים מידע עשיר על האובייקטים מהם חוזרים, ובעזרתם ה-Robat מנווט עם משדר אחד במקום כמה.

בניסויים בהם ה-Robat נע במהירות של כ-מטר/דקה, הוא נעצר כל 30 שניות בערך בשביל לשדר שלוש אותות, כל אחד באורך 10 אלפיות השניה, בעוד שהוא מכוון את האותות לשלוש זוויות שונות. כל הרובוט יכול לסרוק שטח של כשישה מטרים.

הרובוט משתמש ברשת נוירונים מבוססת בינה מלאכותית על מנת לנתח את ההדים. במערכת כזו, חלקים המכונים נוירונים מוזנים במידע ומתקשרים אחד עם השני על מנת לפתור בעיות, כמו למשל זיהוי תמונות.

"רשת העצבים" מעדכנת בהמשכיות את התנהגות הנוירונים שלה ורואה אם דפוסי ההתנהגות החדשים יותר טובים בשביל פתרון הבעיה. במשך הזמן, הרשת הזאת מגלה אילו דפוסים הכי טובים בשביל חישוב פתרונות, ומעדכנת את ברירות המחדל שלה בהתאם. באופן הזה המערכת מחקה את אופן ההתנהגות של המוח האנושי. זהו רובוט הקרקע הראשון מסוגו המשתמש ברשת נוירונים העוזרת לו לנתח מידע סונארי.

הרובוט יכול לזהות אם אובייקטים הם צמחים או לא, והוא שינה את כיוונו אם היה צורך להימנע ממכשולים בצורה אוטונומית לחלוטין. בניסויים הרובוט הצליח לנווט בתוך שתי חממות בלי להתנגש באף מכשול.

"אנחנו מסוגלים למפות סביבה חדשה במדוייק ולהשתמש באלגוריתם של למידת מכונה ללמוד לסווג אובייקטים. אנחנו יכולים לפתור את בעיית הניווט האוטונומי בעזרת קול בדיוק כמו עטלפים."