Het klinkt als sciencefiction, maar komt ook bekend voor: drones die rondzoemen, tomaten in kassen inspecteren, je pakketje bezorgen of een industrieterrein inspecteren. Nu er zoveel wordt gesproken over dronenzwermen, lijkt de ontwikkeling op het gebied van drones in een stroomversnelling te komen. Maar hun navigatie vereist nog steeds veel rekenkracht en geheugen, waardoor ze zwaar, duur en energieverslindend zijn. Wetenschappers onder leiding van de TU Delft hebben het voorbeeld van Moeder Natuur gevolgd om te achterhalen hoe honingbijen hun weg vinden, en zo dit navigatieprobleem voor drones eindelijk op te lossen. Ze hebben hun bevindingen gepubliceerd in Nature.

Onderzoekers van TU Delft met de Bee-Nav drone. Foto via tudelft.nl

Robots en drones die zijn geïnspireerd op honingbijen

Het wetenschappelijke team, bestaande uit robotici van de TU Delft en biologen van de Universiteit van Wageningen en de Carl von Ossietzky Universiteit in Oldenburg, presenteert nu „Bee-Nav“: een navigatiestrategie voor robots en drones die is geïnspireerd op honingbijen. Hierdoor kunnen zelfs zeer kleine robots ver van huis reizen en veilig terugkeren, met behulp van een neuraal geheugen van slechts 42 kilobyte. In een nieuwe omgeving voert de drone eerst een korte leervlucht uit in de buurt van huis, net zoals honingbijen dat doen. Daarna kan het honderden meters verder vliegen en toch de weg terug vinden. Bee-Nav stelt lichte, veilige robots in staat om zelfstandig te navigeren, wat de deur opent naar toepassingen zoals vlinderachtige drones die kassen in de gaten houden. Het onderzoek biedt ook nieuw inzicht in hoe vliegende insecten de weg naar huis vinden.

Uitdagingen bij navigeren

Veel toekomstige robots zullen zelfstandig moeten navigeren, zelfs op plekken waar geen gps beschikbaar is. De meeste huidige systemen doen dit door gedetailleerde kaarten van de omgeving te maken. Maar daarvoor is veel rekenkracht en geheugen nodig, waardoor dergelijke systemen duur en energieverslindend zijn.

Honingbijen laten zien dat er wellicht een veel efficiëntere oplossing bestaat. Ondanks hun kleine hersenen kunnen ze lange afstanden afleggen en toch weer thuiskomen. Dit doen ze deels door middel van odometrie: ze schatten aan de hand van visuele bewegingssignalen in hoe ver en in welke richting ze zich hebben verplaatst. Je zou het een beetje kunnen vergelijken met stappen tellen.

Helaas vertoont odometrie na verloop van tijd afwijkingen, waardoor de nauwkeurigheid steeds verder afneemt. Daarom vertrouwen insecten ook op hun visuele geheugen. Ze onthouden hoe de omgeving eruitziet rond belangrijke plekken, zoals hun thuis. Wetenschappers hebben een goed inzicht in de odometrie van insecten, zelfs tot op zenuwniveau, maar het visuele geheugen is nog steeds veel moeilijker te verklaren. Ook was het nog niet duidelijk hoe deze twee kunnen worden gecombineerd om zeer kleine robots te helpen autonoom te navigeren.

De ‘Bee-Nav’-navigatiestrategie voor robots

Het onderzoeksteam uit Nederland en Duitsland liet zich inspireren door het gedrag van honingbijen wanneer ze voor het eerst de bijenkorf verlaten. Deze kleine beestjes beginnen met korte leervluchten in de buurt van hun bijenkorf. Daarna kunnen ze veel verder weg vliegen en toch weer succesvol terugkeren. Het is een beetje alsof je je eigen huis uitstapt en door de eerste paar straten in de buurt loopt. Je herkent je buurt nu vanuit alle hoeken, hoe je die op de terugweg ook benadert.

Video via tudelft.nl

“We waren gefascineerd door het feit dat honingbijen ver van huis kunnen vliegen via kronkelende routes, maar toch bijna rechtstreeks terugkeren,” zegt Guido de Croon, hoogleraar bio-geïnspireerde AI voor drones aan de TU Delft. “Biologen hebben aangetoond dat bijen voor de terugweg vertrouwen op odometrie en meer gebruikmaken van hun visuele geheugen naarmate ze dichter bij huis komen. Maar wat en hoe ze precies leren voor hun visuele geheugen, is nog niet volledig begrepen. Dat was de kloof die we moesten overbruggen om een praktische navigatiestrategie te ontwikkelen voor praktische navigatie strategieën voor robots en drones … lees verder

 

Bron: tudelft.nl