Avanço de Navegação Inspirado em Formigas Permite Pequenos Robôs Autônomos

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Imagem de timelapse de um dos caminhos voados pelo robô. (Imagem: Os pesquisadores)

Você já se perguntou como insetos conseguem ir tão longe além de sua casa e ainda encontrar o caminho de volta? A resposta para esta pergunta não é apenas relevante para a biologia, mas também para criar IA para minúsculos robôs autônomos. Pesquisadores de drones da TU Delft sentiram-se inspirados por descobertas biológicas sobre como formigas reconhecem visualmente seu ambiente e combinam isso com contagem de passos para voltar para casa com segurança. Eles usaram esses insights para criar uma estratégia de navegação autônoma para robôs minúsculos e leves. A estratégia permite que tais robôs voltem para casa após longas trajetórias, exigindo computação e memória extremamente pequenas (1,16 kB por 100 m). No futuro, minúsculos robôs autônomos poderiam encontrar uma ampla gama de usos, desde monitoramento de estoque em armazéns até detecção de vazamentos de gás em locais industriais. Os pesquisadores publicaram suas descobertas na Science Robotics, em 17 de julho de 2024.

Potencial e Desafios de Pequenos Robôs

Pequenos robôs, de dezenas a algumas centenas de gramas, têm potencial para realizar muitas aplicações interessantes do mundo real. Com seu peso leve, eles são extremamente seguros mesmo se acidentalmente esbarrarem em alguém. Como são pequenos, podem navegar em áreas estreitas. E se puderem ser feitos baratamente, podem ser implantados em grandes números, para que possam cobrir rapidamente uma grande área, por exemplo, em uma estufa para detecção precoce de pragas ou doenças. No entanto, fazer tais pequenos robôs operarem por si mesmos é difícil, pois eles têm recursos extremamente limitados comparados a maiores.

Um grande obstáculo para o uso de pequenos robôs é que, para aplicações do mundo real, eles terão que ser capazes de navegar por si mesmos com ajuda de infraestrutura externa. Eles poderiam usar estimativas de localização de satélites GPS ao ar livre ou de beacons de comunicação sem fio em ambientes internos. GPS só pode ser usado ao ar livre e pode ser altamente impreciso em ambientes desordenados, como em cânions urbanos. E instalar e manter beacons em espaços internos é bastante caro ou simplesmente não possível, por exemplo, em cenários de busca e resgate.

A IA necessária para navegação autônoma apenas com recursos onboard foi desenvolvida com robôs grandes, como carros autônomos, em mente. Algumas dessas abordagens dependem de sensores pesados e famintos por energia como LiDAR, que não podem ser carregados ou alimentados por robôs pequenos. Outras abordagens usam sensores de visão, que tipicamente tentam criar mapas 3D altamente detalhados do ambiente. No entanto, isso requer grandes quantidades de processamento e memória, que só podem ser fornecidos por computadores grandes demais e famintos por energia para robôs minúsculos.

Inspiração na Natureza

É por isso que alguns pesquisadores se voltaram para a natureza em busca de inspiração. Insetos são especialmente interessantes, pois operam em distâncias que poderiam ser relevantes para muitas aplicações do mundo real enquanto usam recursos de sensoriamento e computação muito escassos. Insetos combinam rastreamento de seu próprio movimento (odometria) com comportamentos guiados visualmente baseados em seu sistema visual de baixa resolução, mas quase omnidirecional (memória de visão).

Enquanto a odometria é cada vez melhor compreendida até mesmo no nível neuronal, os mecanismos precisos subjacentes à memória de visão são menos bem compreendidos. Portanto, existem múltiplas teorias competidoras sobre como insetos usam visão para navegação. Uma das teorias mais antigas propõe um modelo de "instantâneo", no qual um inseto como uma formiga ocasionalmente faz instantâneos de seu ambiente. Mais tarde, ao chegar perto do local no instantâneo, ele pode comparar sua percepção visual atual com o instantâneo e mover-se para minimizar as diferenças. Isso permite que o inseto navegue, ou 'volte para casa', para a localização do instantâneo, removendo qualquer deriva que inevitavelmente se acumula ao realizar apenas odometria.

"Navegação baseada em instantâneos pode ser comparada a como Hansel tentou não se perder no conto de fadas de João e Maria. Quando Hansel jogou pedras no chão, ele pôde voltar para casa; no entanto, quando jogou migalhas de pão que foram comidas pelos pássaros, ele se perdeu. No nosso caso, as pedras são os instantâneos," disse Tom van Dijk, primeiro autor do estudo. "Como com uma pedra, para um instantâneo funcionar, o robô tem que estar perto o suficiente da localização do instantâneo. Se os arredores visuais ficarem muito diferentes daqueles na localização do instantâneo, o robô pode se mover na direção errada e nunca voltar. Portanto, tem que usar instantâneos suficientes — ou no caso de Hansel, deixar um número suficiente de pedras. Por outro lado, deixar pedras muito próximas umas das outras esgotaria as pedras de Hansel muito rapidamente. No caso de um robô, usar muitos instantâneos leva a grande consumo de memória. Trabalhos anteriores neste campo tipicamente tinham os instantâneos muito próximos, para que o robô pudesse primeiro voltar visualmente para um instantâneo e depois para o próximo."

"A principal intuição subjacente à nossa estratégia é que você pode espaçar instantâneos muito mais distantes, se o robô viaja entre instantâneos baseado em odometria," disse o Professor Guido de Croon, co-autor do artigo. "Voltar para casa funcionará desde que o robô acabe perto o suficiente da localização do instantâneo, ou seja, desde que a deriva de odometria do robô caia dentro da área de abrangência do instantâneo. Isso também permite que o robô viaje muito mais longe."

Resultados do Teste

A estratégia de navegação inspirada em insetos permitiu que um drone Crazyflie de 56 gramas, equipado com uma câmera omnidirecional, cobrisse distâncias de até 100 metros com apenas 1,16 kB. Todo processamento visual aconteceu em um minúsculo microcontrolador.

"A estratégia de navegação inspirada em insetos proposta é um passo importante no caminho para aplicar pequenos robôs autônomos no mundo real," disse de Croon. "A funcionalidade da estratégia proposta é mais limitada que a fornecida por 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 que suficiente. Por exemplo, para rastreamento de estoque em armazéns ou monitoramento de culturas em estufas, drones poderiam voar para fora, coletar dados e então retornar à estação base. Eles poderiam armazenar imagens relevantes à missão em um pequeno cartão SD para pós-processamento por um servidor."

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