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具有启用AI的搜索和救援设备的蟑螂

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国际机器人研究人员开发了一种使用A的城市搜索和救援(USAR)系统‘steerable’活蟑螂运输小型化 机器学习 - 通过其他难以无奈的灾难场景,共同的红外幸存者检测系统。

系统 是新加坡,中国,德国和英国研究部门之间的合作。它使用了 马达加斯加蟑螂 作为一辆车,有足够的力量运行几个小时。

Source: //arxiv.org/abs/2105.10869

Source: //arxiv.org/abs/2105.10869

混合救援系统具有用于人类检测的机器学习模型,用于在红外(IR)图像上受过训练,并且可以根据需要自动操作的移动IR检测系统为移动IR检测系统供电,发现幸存者返回基本操作站。

有限的本地资源

机器学习框架需要在非常纤细的资源上运行:仅从设备的一般电源要求留下191.8KB的静态RAM和1988KB的闪存,该装置还必须为昆虫提供电刺激。

蟑螂的三个功能块’如上所述,如图所示,包括无线刺激,主控制器单元和外围部件,IR导出的机器学习系统和嵌入到主控制器单元中的导航功能。钻井平台’S电路已被分成多个组件,以便更好地拟合蟑螂的几何形状。

马达加斯加蟑螂(其中) 最大的物种 在世界上,最大负载能力为15g)由小电击控制,使其在一个方向上或另一个方向上转向,由植入生物中的四个电极实现’s antennae (cerci.),并进入其腹部。电极用蜂蜡固定。

添加AI到昆虫搜索和救援

新的倡议开发了UC Berkeley和新加坡南洋科技大学的事先工作,首先构思 使用可操纵的甲虫 in USAR scenarios.

2016年控制甲虫飞行路径的研究。 Source: //www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

2016年控制甲虫飞行路径的研究。 Source: //www.youtube.com/watch?v=iljHXpE4LG8

虽然甲虫有更多的飞行能力,但随后减少了负载能力,降低了船上技术的潜在能力,并使功耗需求对临界水平来说,特别是在它的情况下’必须运行机器学习算法的必要性。

新计划中的船上自主人体识别系统使用图像分类模型利用 支持矢量机器 (SVM)和 面向梯度的直方图.

蟑螂的运动由集成导航系统引导,并指导‘biobot’到预定目的地,没有任何知识的介入障碍物。在大多数情况下,蟑螂’他自己的强大导航技能解决了到达否则无法到达的位置时的大多数问题。

Source: //arxiv.org/abs/2105.10869

Source: //arxiv.org/abs/2105.10869

板载红外系统在1Hz捕获图像,在暗区中成功操作,并将任何定位的幸存者实时向命令中心进行了无线地报告。为了节省能量,图像分析系统仅在正红外读数触发时开始操作。

该模型仅占18.3KB的闪存和52.2KB的静态RAM,实现了95毫秒的计算时间。合理的处理时间在USAR场景中是必不可少的,因为在蟑螂改变方向并遍历地形时,可以在处理间隔中错过遥控红外签名。

该系统还具有传感器来监测温度,湿度和二氧化碳,以便在可能的救援尝试中报告当地条件,并允许控制中心引导生物远离任何会危及它的情况。

在模拟地形中测试

该系统在模拟灾害场景(上述图像)中进行了测试,具有有效的障碍谈判,除了涉及眩晕攀爬的某些特别具有挑战性的配置,因为蟑螂由于附加设备而处于重量缺点。

导航架构最初倾向于陷入压倒性的障碍,例如甚至蟑螂无法进一步继续的情况,并且研究人员随后开发了一种预测反馈导航系统,以改善面对高障碍物的性能。该系统能够在没有或低障碍物的环境中获得100%的成功率,并且具有高障碍的成功率更高。

在发生故障的情况下,研究人员得出结论,这可以通过增加实验的持续时间来解决这一目标,尽管这逻辑上具有在时间关键的USAR场景中的影响。

红外线视图

车载红外摄像机具有适度的规格,在32时运行×具有90度视场的32像素。当触发时,图像通过中值去噪滤波器。

该系统在将人类受试者与其他类型的热签名中区分为87%的成功率,当处于近径为0.5米和1.5米时,将人类受试者区分离为90%。

由于能量和芯片尺寸的约束,初始研究不具有板载本地化系统,从而具有它’S不可能实时跟踪蟑螂的位置。研究人员表明,死者可以实现为省电解决方案,其中低能量定位信号在将来的实施方式中转回控制中心。

昆虫作为搜索和救援运营商

过去十年来提出了一种研究项目,寻求利用昆虫的韧性和导航力来创造混合或纯机器人系统进行搜索和救援场景。除了在此最新倡议之前的2016年甲虫相关的工作之外,还有许多尝试在纯粹的机器人形式中重建虫胶能力。

这些包括A. 2019年uoc研究项目 基于蟑螂的原则提供了一个符合人体工程学的简单机器人,以解决机器人昆虫的极端脆弱性的第一个项目之一。

 

自由作家和编辑,主要是机器学习,人工智能和大数据。 [email protected]