Terobosan Navigasi Terinspirasi Semut Memungkinkan Robot Otonom Kecil

DALAM Desain Gerak

Gambar timelapse salah satu jalur yang dilalui robot. (Gambar:Para peneliti)

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana serangga bisa pergi jauh melampaui rumahnya dan masih bisa menemukan jalan pulang? Jawaban atas pertanyaan ini tidak hanya relevan dengan biologi tetapi juga dalam pembuatan AI untuk robot kecil yang otonom. Para peneliti drone TU Delft merasa terinspirasi oleh temuan biologis tentang bagaimana semut mengenali lingkungan mereka secara visual dan menggabungkannya dengan menghitung langkah mereka agar dapat kembali ke rumah dengan selamat. Mereka telah menggunakan wawasan ini untuk menciptakan strategi navigasi otonom untuk robot kecil dan ringan. Strategi ini memungkinkan robot tersebut kembali ke rumah setelah lintasan yang panjang, namun hanya membutuhkan sedikit komputasi dan memori (1,16 kB per 100 m). Di masa depan, robot otonom berukuran kecil dapat memiliki banyak kegunaan, mulai dari memantau stok di gudang hingga menemukan kebocoran gas di lokasi industri. Para peneliti mempublikasikan temuan mereka di Science Robotics , pada 17 Juli 2024.

Robot kecil, mulai dari puluhan hingga beberapa ratus gram, memiliki potensi untuk melakukan banyak aplikasi menarik di dunia nyata. Dengan bobotnya yang ringan, mereka sangat aman meskipun tidak sengaja menabrak seseorang. Karena ukurannya yang kecil, mereka dapat bernavigasi di area sempit. Dan jika alat ini bisa dibuat dengan harga murah, maka alat ini bisa digunakan dalam jumlah besar, sehingga bisa dengan cepat mencakup area yang luas, misalnya di rumah kaca untuk deteksi dini hama dan penyakit. Namun, sulit untuk membuat robot sekecil itu beroperasi sendiri, karena sumber daya mereka sangat terbatas dibandingkan dengan robot yang lebih besar.

Kendala utama dalam penggunaan robot kecil adalah bahwa untuk penerapan di dunia nyata, mereka harus mampu melakukan navigasi sendiri dengan bantuan infrastruktur eksternal. Mereka dapat menggunakan perkiraan lokasi dari satelit GPS di luar ruangan atau dari sinyal komunikasi nirkabel di dalam ruangan. GPS hanya dapat digunakan di luar ruangan dan bisa menjadi sangat tidak akurat di lingkungan yang berantakan seperti di daerah perkotaan. Dan memasang serta memelihara suar di ruang dalam ruangan cukup mahal atau tidak mungkin dilakukan, misalnya dalam skenario pencarian dan penyelamatan.

AI yang diperlukan untuk navigasi otonom hanya dengan sumber daya onboard telah dikembangkan dengan mempertimbangkan robot besar seperti mobil self-driving. Beberapa dari pendekatan ini bergantung pada sensor berat dan haus daya seperti LiDAR, yang tidak dapat dibawa atau ditenagai oleh robot kecil. Pendekatan lain menggunakan sensor penglihatan, yang biasanya berupaya membuat peta lingkungan 3D yang sangat detail. Namun, hal ini memerlukan pemrosesan dan memori dalam jumlah besar, yang hanya dapat disediakan oleh komputer yang terlalu besar dan haus daya untuk robot berukuran kecil.

Inilah sebabnya mengapa beberapa peneliti beralih ke alam untuk mendapatkan inspirasi. Serangga sangat menarik karena mereka beroperasi dalam jarak yang mungkin relevan dengan banyak aplikasi dunia nyata sambil menggunakan sumber daya penginderaan dan komputasi yang sangat langka. Serangga menggabungkan pelacakan gerakannya sendiri (odometri) dengan perilaku yang dipandu secara visual berdasarkan sistem visualnya yang beresolusi rendah namun hampir omnidirection (memori tampilan).

Meskipun odometri semakin dipahami dengan baik bahkan hingga tingkat saraf, mekanisme pasti yang mendasari memori pandangan masih kurang dipahami dengan baik. Oleh karena itu, terdapat berbagai teori yang saling bersaing tentang bagaimana serangga menggunakan penglihatan untuk navigasi. Salah satu teori paling awal mengusulkan model “snapshot”, di mana serangga seperti semut sesekali mengambil potret lingkungannya. Nantinya, ketika tiba di dekat lokasi dalam cuplikan, ia dapat membandingkan persepsi visualnya saat ini dengan cuplikan tersebut dan bergerak untuk meminimalkan perbedaannya. Hal ini memungkinkan serangga untuk bernavigasi, atau 'pulang', ke lokasi potret, menghilangkan penyimpangan apa pun yang pasti akan terjadi saat hanya melakukan odometri.

"Navigasi berbasis snapshot dapat dibandingkan dengan bagaimana Hansel berusaha untuk tidak tersesat dalam dongeng Hansel dan Gretel. Saat Hansel melempar batu ke tanah, dia bisa kembali ke rumah, namun saat dia melempar remah roti yang dimakan burung, dia tersesat. Dalam kasus kami, batu adalah fotonya," kata Tom van Dijk, penulis pertama studi tersebut. "Seperti halnya batu, agar foto bisa berfungsi, robot harus berada cukup dekat dengan lokasi foto. Jika lingkungan visual menjadi terlalu berbeda dengan lokasi foto, robot mungkin bergerak ke arah yang salah dan tidak pernah kembali. Oleh karena itu, kita harus menggunakan foto yang cukup - atau dalam kasus Hansel menjatuhkan batu dalam jumlah yang cukup. Sebaliknya, menjatuhkan batu yang terlalu dekat satu sama lain akan menghabiskan batu Hansel terlalu cepat. Dalam kasus robot, menggunakan terlalu banyak foto akan menyebabkan konsumsi memori yang besar. Pekerjaan sebelumnya di bidang ini biasanya memiliki gambar yang sangat berdekatan, sehingga robot pertama-tama dapat melihat satu gambar dan kemudian gambar berikutnya secara visual.”

“Wawasan utama yang mendasari strategi kami adalah bahwa Anda dapat menempatkan gambar lebih jauh satu sama lain, jika robot melakukan perjalanan di antara gambar berdasarkan odometri,” kata Profesor Guido de Croon, salah satu penulis artikel tersebut. "Homing akan berfungsi selama robot berada cukup dekat dengan lokasi pengambilan gambar, yaitu selama penyimpangan odometri robot berada dalam area tangkapan gambar. Hal ini juga memungkinkan robot untuk melakukan perjalanan lebih jauh."

Usulan strategi navigasi yang terinspirasi dari serangga memungkinkan drone Crazyflie seberat 56 gram, dilengkapi dengan kamera omnidirection, mampu menempuh jarak hingga 100 meter hanya dengan 1,16kB. Semua pemrosesan visual terjadi pada pengontrol mikro kecil.

“Strategi navigasi yang terinspirasi dari serangga ini merupakan langkah penting menuju penerapan robot otonom kecil di dunia nyata,” kata de Croon. "Fungsi dari strategi yang diusulkan lebih terbatas daripada yang disediakan oleh metode navigasi canggih; strategi ini tidak menghasilkan peta dan hanya memungkinkan robot untuk kembali ke titik awal. Namun, untuk banyak aplikasi, hal ini mungkin lebih dari cukup. Misalnya, untuk pelacakan stok di gudang atau pemantauan tanaman di rumah kaca, drone dapat terbang, mengumpulkan data, lalu kembali ke stasiun pangkalan. Drone dapat menyimpan gambar yang relevan dengan misi di kartu SD kecil untuk pasca-pemrosesan di server."

Sumber