Você já se perguntou como os insetos conseguem ir tão longe de casa e ainda encontrar o caminho? A resposta a essa pergunta não é relevante apenas para a biologia, mas também para criar a IA para pequenos robôs autônomos. Pesquisadores de drones da TU Delft se sentiram inspirados por descobertas biológicas sobre como as formigas reconhecem visualmente seu ambiente e combinam isso com a contagem de seus passos para voltar para casa em segurança. Eles usaram esses insights para criar uma estratégia de navegação autônoma inspirada em insetos para pequenos robôs leves. A estratégia permite que esses robôs voltem para casa após longas trajetórias, exigindo pouquíssima computação e memória (1,16 quilobyte por 100 m). No futuro, pequenos robôs autônomos podem encontrar uma ampla gama de usos, desde o monitoramento de estoque em armazéns até a localização de vazamentos de gás em locais industriais. Os pesquisadores publicaram suas descobertas na Science Robotics, em 17 de julho de 2024.
Defendendo o pequeno
Pequenos robôs, de dezenas a algumas centenas de gramas, têm o potencial de executar muitas aplicações interessantes no mundo real. Com seu peso leve, eles são extremamente seguros, mesmo se acidentalmente esbarrarem em alguém. Como são pequenos, eles podem navegar em áreas estreitas. E se eles podem ser feitos de forma barata, eles podem ser implantados em números maiores, para que possam cobrir rapidamente uma grande área, por exemplo, em estufas para detecção precoce de pragas ou doenças. No entanto, fazer esses pequenos robôs operarem sozinhos é difícil, pois, em comparação com robôs maiores, eles têm recursos extremamente limitados.
Um grande obstáculo para o uso de robôs minúsculos é que, para executar aplicações no mundo real, eles terão que ser capazes de navegar sozinhos. Para isso, os robôs podem obter ajuda de infraestrutura externa. Eles podem usar estimativas de localização de satélites GPS ao ar livre ou de beacons de comunicação sem fio em ambientes fechados. No entanto, muitas vezes não é desejável confiar em tal infraestrutura. O GPS não está disponível em ambientes fechados e pode se tornar altamente impreciso em ambientes desordenados, como em cânions urbanos. E instalar e manter beacons em espaços internos é muito caro ou simplesmente impossível, por exemplo, em cenários de busca e resgate.
A IA necessária para navegação autônoma com apenas recursos de bordo foi feita com grandes robôs em mente, como carros autônomos. Algumas abordagens dependem de sensores pesados e que consomem muita energia, como os rangers a laser LiDAR, que simplesmente não podem ser carregados ou alimentados por robôs pequenos. Outras abordagens usam o sentido da visão, que é um sensor muito eficiente em termos de energia que fornece informações ricas sobre o ambiente. No entanto, essas abordagens geralmente tentam criar mapas 3D altamente detalhados do ambiente. Isso requer grandes quantidades de processamento e memória, que só podem ser fornecidas por computadores que são muito grandes e que consomem muita energia para robôs minúsculos.
Contagem de passos e migalhas de pão visuais
É por isso que alguns pesquisadores se voltaram para a natureza em busca de inspiração. Os insetos são especialmente interessantes, pois operam em distâncias que podem ser relevantes para muitas aplicações do mundo real, enquanto usam recursos de detecção e computação muito escassos. Os biólogos têm uma compreensão cada vez maior das estratégias subjacentes usadas pelos insetos. Especificamente, os insetos combinam o acompanhamento de seu próprio movimento (denominado -odometria-) com comportamentos guiados visualmente com base em seu sistema visual de baixa resolução, mas quase omnidirecional (denominado -memória de visualização-). Enquanto a odometria é cada vez mais bem compreendida, mesmo até o nível neuronal, os mecanismos precisos subjacentes à memória de visualização ainda são menos bem compreendidos. Portanto, existem várias teorias concorrentes sobre como os insetos usam a visão para navegação. Uma das primeiras teorias propõe um -modelo de instantâneo. Neste modelo, um inseto como uma formiga é proposto para ocasionalmente fazer instantâneos de seu ambiente. Mais tarde, ao chegar perto do instantâneo, o inseto pode comparar sua percepção visual atual com o instantâneo e se mover para minimizar as diferenças. Isso permite que o inseto navegue, ou “volte para casa”, até o local do instantâneo, removendo qualquer desvio que inevitavelmente se acumula quando se realiza apenas a odometria.
– A navegação baseada em instantâneos pode ser comparada a como Hansel tentou não se perder no conto de fadas de Hansel e Gretel. Quando Hans atirou pedras no chão, ele conseguiu voltar para casa. No entanto, quando ele jogou migalhas de pão que foram comidas pelos pássaros, Hans e Gretel se perderam. No nosso caso, as pedras são os instantâneos. – diz Tom van Dijk, primeiro autor do estudo, – Assim como com uma pedra, para um instantâneo funcionar, o robô tem que estar perto o suficiente do local do instantâneo. Se o ambiente visual ficar muito diferente daquele no local do instantâneo, o robô pode se mover na direção errada e nunca mais voltar. Portanto, é preciso usar instantâneos suficientes – ou, no caso de Hansel, soltar um número suficiente de pedras. Por outro lado, deixar cair pedras muito próximas umas das outras esgotaria as pedras de Hans muito rapidamente. No caso de um robô, usar muitos instantâneos leva a um grande consumo de memória. Trabalhos anteriores neste campo normalmente tinham os instantâneos muito próximos, de modo que o robô pudesse primeiro localizar visualmente um instantâneo e depois o próximo.
-O principal insight por trás da nossa estratégia é que você pode espaçar os snapshots muito mais, se o robô viajar entre os snapshots com base na odometria.-, diz Guido de Croon, Professor Titular em drones bioinspirados e coautor do artigo, -O homing funcionará contanto que o robô acabe perto o suficiente do local do snapshot, ou seja, contanto que o desvio da odometria do robô caia dentro da área de captação do snapshot. Isso também permite que o robô viaje muito mais longe, pois o robô voa muito mais devagar ao homing para um snapshot do que ao voar de um snapshot para o próximo com base na odometria.-
A estratégia de navegação proposta, inspirada em insetos, permitiu que um -CrazyFliedrone de 56 gramas, equipado com uma câmera omnidirecional, cobrisse distâncias de até 100 metros com apenas 1,16 kiloByte. Todo o processamento visual aconteceu em um pequeno computador chamado -microcontrolador-, que pode ser encontrado em muitos dispositivos eletrônicos baratos.
Colocando a tecnologia robótica para funcionar
-A estratégia de navegação proposta inspirada em insetos é um passo importante no caminho para aplicar pequenos robôs autônomos no mundo real.-, diz Guido de Croon, -A funcionalidade da estratégia proposta é mais limitada do que a fornecida pelos métodos de navegação de última geração. Ela não gera um mapa e só permite que o robô volte ao ponto de partida. Ainda assim, para muitas aplicações isso pode ser mais do que suficiente. Por exemplo, para rastreamento de estoque em armazéns ou monitoramento de safras em estufas, drones poderiam voar, coletar dados e então retornar à estação base. Eles poderiam armazenar imagens relevantes para a missão em um pequeno cartão SD para pós-processamento por um servidor. Mas eles não precisariam delas para a navegação em si.-
