При создании робо-систем ученые часто используют механизмы биологических систем. Разработчики из Шанхайского университета транспорта (Цзяотун), например, предлагают новую систему обхода препятствий, основанную на методах обнаружения совами предметов или других животных в своем окружении. Решение позволит улучшить навигацию дронов, работающих в динамических условиях.
Чтобы воспроизвести перемещение глаз совы в разных направлениях и обнаружение как статических, так и движущихся объектов, ученые зафиксировали серводвигатель (“шея”) и стереокамеру (“голова”) на квадрокоптере.
Система использует алгоритм планирования датчиков (sensor-planning algorithm) для оценки обратной связи от обнаружения объектов на разных направлениях и выбора угла, на который его «голова» (стереокамера) должна вращаться. Таким образом, квадрокоптер активно воспринимает окружающую обстановку, быстро обнаруживая препятствия.
Система дополнительно следит за препятствиями в движении, прогнозируя их траекторию и адаптируя собственные движения к изменениям в окружающей обстановке. На базе данных, собранных стереокамерой, решение использует навигатор на основе выборки для построения маршрута без столкновений.
«В целом это система активного распознавания и избегания (ASAA) – первая, в которой используется активное стереозрение для предотвращения столкновения с препятствиями», – поясняют в статье ученые.
Разработчики протестировали ASAA-систему в серии экспериментов. Так, квадрокоптеру дали задание: достичь желаемой точки, избегая попутных препятствий, или следить за искусственной крысой и ловить ее. В результате дрон справился с обеими задачами одновременно.
Ученые отметили, что в будущем такую систему можно будет применять для выполнения задач в различных средах: от городских до природных. А в изготовленном прототипе использовалась единственная стереокамера, что делает ее относительно недорогой и масштабируемой.