Durch Ameisen inspirierter Navigationsdurchbruch ermöglicht winzige autonome Roboter

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Zeitrafferbild einer der vom Roboter zurückgelegten Strecken. (Bild:Die Forscher)

Haben Sie sich jemals gefragt, wie Insekten es schaffen, so weit über ihr Zuhause hinauszugehen und dennoch den Weg nach Hause zu finden? Die Antwort auf diese Frage ist nicht nur für die Biologie relevant, sondern auch für die Entwicklung der KI für kleine, autonome Roboter. Drohnenforscher der TU Delft ließen sich von biologischen Erkenntnissen darüber inspirieren, wie Ameisen ihre Umgebung visuell erkennen und dies mit dem Zählen ihrer Schritte kombinieren, um sicher nach Hause zurückzukehren. Sie haben diese Erkenntnisse genutzt, um eine autonome Navigationsstrategie für winzige, leichte Roboter zu entwickeln. Die Strategie ermöglicht es solchen Robotern, nach langen Flugbahnen wieder nach Hause zurückzukehren, und benötigt dabei äußerst wenig Rechenleistung und Speicher (1,16 kB pro 100 m). In Zukunft könnten winzige autonome Roboter vielfältige Einsatzmöglichkeiten finden, von der Überwachung von Lagerbeständen bis hin zur Suche nach Gaslecks an Industriestandorten. Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in Science Robotics , am 17. Juli 2024.

Winzige Roboter mit einem Gewicht von zehn bis einigen hundert Gramm haben das Potenzial, viele interessante Anwendungen in der realen Welt durchzuführen. Durch ihr geringes Gewicht sind sie äußerst sicher, selbst wenn sie versehentlich mit jemandem zusammenstoßen. Da sie klein sind, können sie in engen Bereichen navigieren. Und wenn sie kostengünstig hergestellt werden können, können sie in großen Mengen eingesetzt werden, sodass sie schnell eine große Fläche abdecken können, beispielsweise in einem Gewächshaus zur Früherkennung von Schädlingen oder Krankheiten. Es ist jedoch schwierig, solche winzigen Roboter eigenständig arbeiten zu lassen, da sie im Vergleich zu größeren Robotern über äußerst begrenzte Ressourcen verfügen.

Ein großes Hindernis für den Einsatz winziger Roboter besteht darin, dass sie für reale Anwendungen in der Lage sein müssen, mithilfe externer Infrastruktur selbstständig zu navigieren. Sie könnten Standortschätzungen von GPS-Satelliten im Freien oder von drahtlosen Kommunikationsbaken in Innenräumen verwenden. GPS kann nur im Freien verwendet werden und kann in unübersichtlichen Umgebungen, beispielsweise in städtischen Schluchten, sehr ungenau sein. Und die Installation und Wartung von Beacons in Innenräumen ist recht teuer oder einfach nicht möglich, beispielsweise in Such- und Rettungsszenarien.

Die für die autonome Navigation nur mit Bordressourcen erforderliche KI wurde mit Blick auf große Roboter wie selbstfahrende Autos entwickelt. Einige dieser Ansätze basieren auf schweren, stromhungrigen Sensoren wie LiDAR, die nicht von kleinen Robotern getragen oder angetrieben werden können. Andere Ansätze nutzen Vision-Sensoren, die typischerweise versuchen, hochdetaillierte 3D-Karten der Umgebung zu erstellen. Dafür sind jedoch große Rechen- und Speichermengen erforderlich, die nur von Computern bereitgestellt werden können, die für kleine Roboter zu groß und leistungshungrig sind.

Aus diesem Grund haben sich einige Forscher von der Natur inspirieren lassen. Insekten sind besonders interessant, da sie über Entfernungen operieren, die für viele reale Anwendungen relevant sein könnten, und dabei sehr knappe Sensor- und Rechenressourcen verbrauchen. Insekten kombinieren die Verfolgung ihrer eigenen Bewegung (Odometrie) mit visuell gesteuertem Verhalten, das auf ihrem niedrig auflösenden, aber nahezu omnidirektionalen visuellen System (Sichtgedächtnis) basiert.

Während die Odometrie bis auf die neuronale Ebene immer besser verstanden wird, sind die genauen Mechanismen, die dem Bildgedächtnis zugrunde liegen, weniger gut verstanden. Daher gibt es mehrere konkurrierende Theorien darüber, wie Insekten das Sehvermögen zur Navigation nutzen. Eine der frühesten Theorien schlägt ein „Schnappschuss“-Modell vor, bei dem ein Insekt wie eine Ameise gelegentlich Schnappschüsse seiner Umgebung macht. Wenn es später in der Nähe des Ortes im Schnappschuss ankommt, kann es seine aktuelle visuelle Wahrnehmung mit dem Schnappschuss vergleichen und sich bewegen, um die Unterschiede zu minimieren. Dies ermöglicht es dem Insekt, zum Schnappschussort zu navigieren bzw. „nach Hause“ zu gelangen, wodurch jegliche Drift beseitigt wird, die sich zwangsläufig aufbaut, wenn nur die Odometrie durchgeführt wird.

„Die auf Schnappschüssen basierende Navigation kann damit verglichen werden, wie Hänsel versuchte, sich nicht im Märchen von Hänsel und Gretel zu verlieren. Als Hänsel Steine auf den Boden warf, konnte er nach Hause zurückkehren, wenn er jedoch Brotkrümel warf, die von den Vögeln gefressen wurden, verirrte er sich. In unserem Fall sind die Steine die Schnappschüsse“, sagte Tom van Dijk, Erstautor der Studie. „Damit ein Schnappschuss funktioniert, muss sich der Roboter wie bei einem Stein nah genug am Schnappschuss-Standort befinden. Wenn sich die visuelle Umgebung zu sehr von der am Schnappschuss-Standort unterscheidet, bewegt sich der Roboter möglicherweise in die falsche Richtung und kommt nie zurück. Daher muss man genügend Schnappschüsse verwenden – oder im Fall von Hänsel eine ausreichende Anzahl von Steinen fallen lassen. Andererseits würde das Fallenlassen von Steinen, die zu nah beieinander liegen, die Steine von Hänsel zu schnell erschöpfen. Im Falle eines Roboters würde die Verwendung zu vieler Schnappschüsse zu einer Erschöpfung führen.“ führt zu einem hohen Speicherverbrauch. Bei früheren Arbeiten in diesem Bereich waren die Schnappschüsse typischerweise sehr nah beieinander, sodass der Roboter zuerst visuell zu einem Schnappschuss und dann zum nächsten navigieren konnte.“

„Die wichtigste Erkenntnis, die unserer Strategie zugrunde liegt, ist, dass man Schnappschüsse viel weiter auseinander platzieren kann, wenn der Roboter basierend auf der Odometrie zwischen den Schnappschüssen hin- und herfährt“, sagte Professor Guido de Croon, Mitautor des Artikels. „Die Referenzfahrt funktioniert, solange der Roboter nahe genug am Standort des Schnappschusses landet, d. h. solange die Odometriedrift des Roboters in den Einzugsbereich des Schnappschusses fällt. Dadurch kann der Roboter auch viel weiter reisen.“

Die vorgeschlagene, von Insekten inspirierte Navigationsstrategie ermöglichte es einer 56 Gramm schweren Crazyflie-Drohne, die mit einer omnidirektionalen Kamera ausgestattet ist, Entfernungen von bis zu 100 Metern mit nur 1,16 KB zurückzulegen. Die gesamte visuelle Verarbeitung erfolgte auf einem winzigen Mikrocontroller.

„Die vorgeschlagene, von Insekten inspirierte Navigationsstrategie ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zur Anwendung winziger autonomer Roboter in der realen Welt“, sagte de Croon. „Die Funktionalität der vorgeschlagenen Strategie ist eingeschränkter als die, die moderne Navigationsmethoden bieten. Sie erstellt keine Karte und ermöglicht dem Roboter nur, zum Ausgangspunkt zurückzukehren. Dennoch könnte dies für viele Anwendungen mehr als ausreichend sein. Beispielsweise könnten Drohnen für die Bestandsverfolgung in Lagerhäusern oder die Ernteüberwachung in Gewächshäusern ausfliegen, Daten sammeln und dann zur Basisstation zurückkehren. Sie könnten missionsrelevante Bilder auf einer kleinen SD-Karte speichern, um sie auf einem Server nachzubearbeiten.“

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