I ricercatori sviluppano droni a sciame per localizzare le perdite di gas
I ricercatori della Delft University of Technology hanno sviluppato il primo sciame di minuscoli droni in grado di rilevare e localizzare autonomamente fughe di gas in ambienti chiusi. Per trovare una fuga di gas in un edificio o in un sito industriale, i vigili del fuoco umani rischiano la vita poiché può essere necessario molto tempo per rilevarne la fonte. Questi nuovi droni potrebbero avere importanti implicazioni in questo settore.
Progettare l’intelligenza artificiale per i droni
Il più grande ostacolo per i ricercatori era progettare l’intelligenza artificiale (AI) necessaria per il compito complesso. A causa delle dimensioni ridotte dei droni, le parti computazionali e di memoria dovevano adattarsi perfettamente a loro. I ricercatori hanno fatto affidamento su strategie di ricerca e navigazione ispirate alla biologia.
La ricerca è stata pubblicata sul server degli articoli di ArXiv e sarà presentata alla conferenza di robotica IROS nel corso dell’anno.
Cosa è necessario per la localizzazione autonoma della fonte di gas
Il compito della localizzazione autonoma della fonte di gas è estremamente complesso e richiede sensori di gas artificiali poco capaci di rilevare piccole quantità di gas. Hanno anche difficoltà a rimanere sensibili ai rapidi cambiamenti nelle concentrazioni di gas.
Oltre al compito vero e proprio, l’ambiente causa problemi anche quando è complesso. Per questi motivi, la ricerca tradizionale si è evoluta attorno a singoli robot che cercano una fonte di gas in ambienti piccoli e privi di ostacoli.
Guido de Croon è professore ordinario presso il laboratorio Micro Air Vehicle della TU Delft.
“Siamo convinti che sciami di minuscoli droni siano una strada promettente per la localizzazione autonoma delle fonti di gas”, afferma Guido de Croon. “Le minuscole dimensioni dei droni li rendono molto sicuri per qualsiasi essere umano e proprietà ancora nell’edificio, mentre la loro capacità di volo consentirà loro di cercare la fonte in tre dimensioni. Inoltre, le loro piccole dimensioni consentono loro di volare in spazi interni ristretti. Infine, avere uno sciame di questi droni consente loro di localizzare una fonte di gas più rapidamente, sfuggendo ai massimi locali di concentrazione di gas per trovare la vera fonte.
Nonostante i vantaggi di queste proprietà, rendono anche difficile per gli ingegneri implementare l’intelligenza artificiale nei droni per la localizzazione autonoma della fonte di gas. A causa delle limitazioni relative al rilevamento e all’elaborazione a bordo, gli algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati nei veicoli a guida autonoma non sono applicabili. Poiché operano in sciami, i droni devono anche evitare di scontrarsi tra loro mentre collaborano.
Bart Duisterhof ha svolto la ricerca presso TU Delft.
“In realtà, in natura ci sono ampi esempi di navigazione riuscita e localizzazione della fonte di odore entro rigorosi vincoli di risorse”, afferma Duisterhof. “Pensa solo a come i moscerini della frutta con i loro minuscoli cervelli di circa 100.000 neuroni localizzano infallibilmente le banane nella tua cucina in estate. Lo fanno combinando elegantemente comportamenti semplici come volare sopravento o ortogonalmente al vento a seconda che avvertano l’odore. Sebbene non siamo stati in grado di copiare direttamente questi comportamenti a causa dell’assenza di sensori di flusso d’aria sui nostri robot, abbiamo instillato nei nostri robot comportamenti altrettanto semplici per affrontare il compito.
I minuscoli droni si basano su un nuovo algoritmo “bug” chiamato “Sniffy Bug”, che consente ai droni di diffondersi prima che rilevino qualsiasi gas. Ciò consente loro di coprire ambienti di grandi dimensioni ed evitare ostacoli o l’altro.
Una volta che uno dei droni rileva il gas, lo comunica agli altri, che quindi collaboreranno tra loro per trovare la fonte di gas il più rapidamente possibile. Più specificamente, i droni eseguono una ricerca della concentrazione massima di gas con un algoritmo chiamato “ottimizzazione dello sciame di particelle” o PSO, in cui ogni drone agisce come una particella.
L’algoritmo è stato ispirato dal comportamento sociale e dal movimento degli stormi di uccelli, con ogni drone che si muove in base alla propria posizione di concentrazione di gas più alta percepita, la posizione più alta dello sciame e la sua attuale direzione di movimento e inerzia. Uno dei vantaggi di PSO è che richiede solo la misurazione della concentrazione di gas senza il gradiente di concentrazione del gas o la direzione del vento.
“Questa ricerca mostra che sciami di minuscoli droni possono svolgere compiti molto complessi”, afferma Guido, “Speriamo che questo lavoro formi ispirazione per altri ricercatori di robotica per ripensare al tipo di intelligenza artificiale necessaria per il volo autonomo”.
