Un UAV de cuatro rotores navegando a través de un árbol, imitando el comportamiento de los murciélagos. Crédito:Tanveer et al.
En años recientes, Los investigadores de todo el mundo han estado tratando de desarrollar técnicas computacionales que reproduzcan comportamientos de humanos o animales en robots y máquinas. Esto incluye, por ejemplo, la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, la capacidad de comunicación de enjambres de las abejas, los estilos de locomoción de especies específicas de peces o anfibios, y mucho más.
Sobre la base de los logros de estudios anteriores, Investigadores de Virginia Tech y la Universidad de Maryland han introducido recientemente un marco de simulación que podría usarse para recrear el comportamiento de los murciélagos en UAV de cuatro rotores. Este modelo, presentado en un artículo publicado previamente en arXiv, nació de una colaboración entre Rolf Müller, un experto en biosonar sensing, los estadísticos Xiaowei Wu y Hongxiao Zhu, y el informático Pratap Tokekar, financiado por la National Science Foundation (NSF).
"Nuestra idea general era construir vehículos aéreos no tripulados que pudieran recrear el comportamiento de un murciélago mientras navegaba por un complejo, entornos naturales, ", Dijo Zhu a TechXplore". En este estudio en particular, nuestro principal objetivo era construir un marco computacional para simular los entornos de detección de murciélagos y producir señales de biosonar simuladas con fines de entrenamiento y prueba ".
El marco de simulación desarrollado por Zhu y sus colegas consiste en un modelo para simular la geometría de bosques aleatorios con árboles y un modelo que genera señales biosonar. Las señales de biosonar son sonidos cortos producidos por murciélagos y otros animales, incluyendo ballenas y delfines. Estos sonidos generan ecos que contienen información valiosa sobre el entorno circundante, ayudando a los animales en su navegación, así como en sus esfuerzos de caza y búsqueda de alimento.
El primer componente del nuevo marco es un modelo que proporciona información detallada sobre entornos aleatorios. El segundo componente imita los mecanismos biológicos que permiten la navegación guiada por biosonar en los murciélagos, produciendo ecos simulados que contienen información sobre el entorno del robot.
El enfoque de simulación ideado por Zhu y sus colegas tiene varias características y ventajas únicas. Uno de los más notables es que permite que las simulaciones aleatorias se ejecuten repetidamente, por lo tanto, puede producir datos sensoriales ricos que serían más difíciles de recopilar utilizando enfoques experimentales más tradicionales.
"Los principales éxitos de la robótica hasta ahora se han limitado, entornos estructurados como almacenes y entornos industriales, "Tokekar, co-investigador del estudio, dijo a TechXplore. "Hay mucho interés en utilizar UAV en entornos no estructurados como bosques y áreas densamente vegetadas. Solo por nombrar dos ejemplos:DARPA concluyó recientemente su Fast, Ligero, Programa de autonomía, dónde, como sugiere el mismo, se hizo hincapié en los vehículos aéreos no tripulados ágiles que operan en entornos boscosos, mientras que el Laboratorio de Investigación del Ejército anunció un nuevo programa llamado SARA con un objetivo muy similar en mente ".
Según Tokekar, la naturaleza ofrece innumerables ejemplos de comportamientos que, si se replica artificialmente, podría ser extremadamente útil en aplicaciones de robótica. Las habilidades de navegación asistida por biosonar observadas en murciélagos, en el que se centra su estudio, podría ayudar específicamente a mejorar la navegación y la detección de objetos en robots voladores.
En el futuro, la plataforma de simulación desarrollada por Zhu, Tokekar y sus colegas podrían usarse para replicar este comportamiento particular del murciélago en vehículos aéreos no tripulados autónomos de cuatro rotores. Además, podría ayudar a los investigadores a evaluar y comparar diferentes algoritmos de navegación inspirados en murciélagos dentro de entornos simulados.
"El aspecto más significativo de nuestro trabajo es que proporciona una plataforma conveniente para el entrenamiento y la prueba de algoritmos robóticos bioinspirados para UAV, ", Dijo Zhu." En nuestros próximos estudios, planeamos entrenar y probar algoritmos robóticos para diferentes tareas de navegación utilizando los datos de Biosonar generados en este marco ".
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