Места техногенных и природных катастроф могут быть очень опасны для исследования. Обычное здание, охваченное пламенем, может превратиться в смертельную ловушку. Чтобы лишний раз не подвергать риску жизни людей, ученые предлагают использовать для поиска выживших рои маленьких летающих дронов.
Для воплощения этой идеи в жизнь исследователи из Делфтского технологического университета в Нидерландах разработали особую распределенную навигационную систему, вдохновленную интеллектом и поведением роевых насекомых.
Зачем это нужно?
Необходимость в роевом интеллекте обусловлена малыми габаритами дронов.
Большой беспилотник не всегда подходит на роль поисково-спасательной машины. Главное достоинство большого размера заключается в том, что дрон может нести на борту мощный вычислительный блок. Благодаря этому он обладает достаточным интеллектом, чтобы выполнять сложные задачи. Большой дрон может запомнить планировку всех этажей здания и в одиночку его просканировать. Также он может быть оснащен умными системами компьютерного зрения и другими сложными алгоритмами. Но большие габариты дрона делают его неповоротливым и уязвимым. Кроме того, узкие проходы оказываются недоступными для такой машины.
В общем, для быстрого сканирования горящих зданий целесообразнее использовать рой дешевых маленьких дронов, которые изучат все помещения за считанные минуты. Но тут возникает обратная проблема. У крохотных дронов недостаточно мощности для выполнения сложных бортовых расчетов. Если только не дать рою машин один интеллект на всех.
Алгоритм насекомых
Ученые называют свою разработку “алгоритмом насекомых”.
Если вы посмотрите на рой пчел, то увидите в их действиях потрясающую слаженность. При этом каждое насекомое в отдельности не имеет ни сложной системы навигации, ни системы дальней связи. У пчел нет карты. В ходе исследования местности каждое отдельное насекомое запоминает лишь собственный маршрут, а затем возвращается на базу. Таким образом, ни одно отдельно взятое насекомое не имеет представления обо всей окружающей территории, но рой в целом знает всё.
Новый алгоритм действует аналогичным образом. В ходе испытаний небольшой рой из шести беспилотников Crazyflie 2.0 исследовал около 80% открытой территории крупного здания за шесть минут. По словам ученых, ни один крупный и умный беспилотник не смог бы повторить это за такое же время.
После вылета с базы каждый дрон по умолчанию старался двигаться в собственном направлении. Используя бортовые датчики, машины избегали препятствий и ориентировались в пространстве по стенам и мебели. Чтобы не повторять чужие маршруты, дроны измеряли расстояние друг до друга, анализируя мощность беспроводных сигналов “сородичей”.
Когда уровень заряда в батареях дронов опускался до 60%, машины начинали по сигналу маячка следовать обратно на базу. Затем операторы просматривали видео, снятое камерами коптеров и записанное на бортовые SD-карты. С помощью этого видео они быстро определяли местоположение манекена, который играл роль человека в беде.
“Алгоритм насекомых не составляет карту окружающей среды, а решает проблемы с препятствиями на лету. Конечно, подробные карты очень удобны, поскольку позволяют роботу находить оптимальный путь из любой точки карты в любую другую точку. Однако затраты на изготовление такой карты для крошечных роботов непомерно велики. Предложенный алгоритм насекомых приводит к менее эффективным маршрутам исследования, но может быть реализован даже на крошечных и маломощных роботах”, - говорит аспирантка Делфтского технологического университета Кимберли Макгуайр.
Результаты исследования опубликованы в журнале Science Robotics.
