Une percée de navigation inspirée des fourmis permet de minuscules robots autonomes

INITIÉ AU Motion Design

Image accélérée de l’un des trajets parcourus par le robot. (Image :Les chercheurs)

Vous êtes-vous déjà demandé comment les insectes peuvent aller si loin au-delà de leur maison et quand même retrouver leur chemin ? La réponse à cette question concerne non seulement la biologie, mais également la création d’IA pour de minuscules robots autonomes. Les chercheurs sur les drones de la TU Delft se sont sentis inspirés par les découvertes biologiques sur la façon dont les fourmis reconnaissent visuellement leur environnement et combinent cela avec le comptage de leurs pas afin de rentrer chez elles en toute sécurité. Ils ont utilisé ces informations pour créer une stratégie de navigation autonome pour des robots minuscules et légers. La stratégie permet à ces robots de rentrer chez eux après de longues trajectoires, tout en nécessitant extrêmement peu de calculs et de mémoire (1,16 Ko pour 100 m). À l’avenir, les minuscules robots autonomes pourraient trouver un large éventail d’utilisations, depuis la surveillance des stocks dans les entrepôts jusqu’à la recherche de fuites de gaz sur les sites industriels. Les chercheurs ont publié leurs résultats dans Science Robotics , le 17 juillet 2024.

De minuscules robots, pesant de quelques dizaines à quelques centaines de grammes, ont le potentiel de réaliser de nombreuses applications intéressantes dans le monde réel. Grâce à leur poids léger, ils sont extrêmement sûrs même s'ils heurtent accidentellement quelqu'un. Comme ils sont petits, ils peuvent naviguer dans des zones étroites. Et s’ils peuvent être fabriqués à moindre coût, ils peuvent être déployés en grand nombre, de sorte qu’ils puissent couvrir rapidement une grande surface, par exemple dans une serre pour une détection précoce des ravageurs ou des maladies. Cependant, faire fonctionner de si petits robots par eux-mêmes est difficile, car ils disposent de ressources extrêmement limitées par rapport aux plus grands.

Un obstacle majeur à l’utilisation de petits robots est que pour les applications du monde réel, ils devront être capables de naviguer seuls avec l’aide d’une infrastructure externe. Ils pourraient utiliser les estimations de localisation provenant de satellites GPS à l’extérieur ou de balises de communication sans fil à l’intérieur. Le GPS ne peut être utilisé qu'à l'extérieur et peut être très imprécis dans des environnements encombrés comme dans les canyons urbains. Et l'installation et l'entretien de balises dans les espaces intérieurs sont assez coûteux, voire impossibles, par exemple dans les scénarios de recherche et de sauvetage.

L’IA nécessaire à la navigation autonome avec uniquement des ressources embarquées a été développée en pensant aux gros robots tels que les voitures autonomes. Certaines de ces approches s’appuient sur des capteurs lourds et gourmands en énergie comme le LiDAR, qui ne peuvent pas être transportés ou alimentés par de petits robots. D'autres approches utilisent des capteurs de vision, qui tentent généralement de créer des cartes 3D très détaillées de l'environnement. Cependant, cela nécessite de grandes quantités de traitement et de mémoire, qui ne peuvent être fournies que par des ordinateurs trop grands et trop gourmands en énergie pour de minuscules robots.

C’est pourquoi certains chercheurs se sont tournés vers la nature pour s’inspirer. Les insectes sont particulièrement intéressants, car ils opèrent sur des distances qui pourraient être pertinentes pour de nombreuses applications du monde réel, tout en utilisant des ressources de détection et de calcul très limitées. Les insectes combinent le suivi de leurs propres mouvements (odométrie) avec des comportements visuellement guidés basés sur leur système visuel à basse résolution, mais presque omnidirectionnel (mémoire de vue).

Alors que l’odométrie est de mieux en mieux comprise, même jusqu’au niveau neuronal, les mécanismes précis qui sous-tendent la mémoire visuelle sont moins bien compris. Il existe donc plusieurs théories concurrentes sur la manière dont les insectes utilisent la vision pour la navigation. L’une des premières théories propose un modèle « instantané », dans lequel un insecte tel qu’une fourmi prend occasionnellement des instantanés de son environnement. Plus tard, lorsqu'il arrive à proximité de l'emplacement sur l'instantané, il peut comparer sa perception visuelle actuelle à l'instantané et se déplacer pour minimiser les différences. Cela permet à l'insecte de naviguer, ou de « rentrer chez lui », vers l'emplacement de l'instantané, éliminant ainsi toute dérive qui s'accumule inévitablement lors de l'exécution uniquement d'une odométrie.

"La navigation basée sur des instantanés peut être comparée à la façon dont Hansel essayait de ne pas se perdre dans le conte de fées de Hansel et Gretel. Lorsque Hansel jetait des pierres sur le sol, il pouvait rentrer chez lui, mais lorsqu'il jetait des miettes de pain mangées par les oiseaux, il se perdait. Dans notre cas, les pierres sont les instantanés", a déclaré Tom van Dijk, premier auteur de l'étude. "Comme pour une pierre, pour qu'un instantané fonctionne, le robot doit être suffisamment proche de l'emplacement de l'instantané. Si l'environnement visuel devient trop différent de celui de l'emplacement de l'instantané, le robot peut se déplacer dans la mauvaise direction et ne jamais revenir. Par conséquent, il faut utiliser suffisamment d'instantanés - ou dans le cas de Hansel, laisser tomber un nombre suffisant de pierres. D'un autre côté, laisser tomber des pierres trop près les unes des autres épuiserait les pierres de Hansel trop rapidement. Dans le cas d'un robot, utiliser trop d'instantanés conduit à une mémoire importante. Les travaux précédents dans ce domaine avaient généralement des instantanés très rapprochés, de sorte que le robot pouvait d'abord se diriger visuellement vers un instantané, puis vers le suivant. »

"La principale idée qui sous-tend notre stratégie est que vous pouvez espacer les instantanés beaucoup plus loin, si le robot se déplace entre les instantanés sur la base de l'odométrie", a déclaré le professeur Guido de Croon, co-auteur de l'article. "La recherche de référence fonctionnera tant que le robot se trouvera suffisamment près de l'emplacement de l'instantané, c'est-à-dire tant que la dérive odométrique du robot se situe dans la zone de chalandise de l'instantané. Cela permet également au robot de voyager beaucoup plus loin."

La stratégie de navigation proposée, inspirée des insectes, a permis à un drone Crazyflie de 56 grammes, équipé d'une caméra omnidirectionnelle, de parcourir des distances allant jusqu'à 100 mètres avec seulement 1,16 Ko. Tout le traitement visuel s'est effectué sur un minuscule microcontrôleur.

"La stratégie de navigation proposée, inspirée des insectes, constitue une étape importante vers l'application de minuscules robots autonomes dans le monde réel", a déclaré de Croon. "La fonctionnalité de la stratégie proposée est plus limitée que celle fournie par les méthodes de navigation de pointe ; elle ne génère pas de carte et permet uniquement au robot de revenir au point de départ. Pourtant, pour de nombreuses applications, cela peut être plus que suffisant. Par exemple, pour le suivi des stocks dans les entrepôts ou la surveillance des cultures dans les serres, les drones pourraient voler, collecter des données puis revenir à la station de base. Ils pourraient stocker des images pertinentes pour la mission sur une petite carte SD pour un post-traitement par un serveur. "

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