Homeward Bound – Kiến truyền cảm hứng cho robot dựa trên AI như thế nào

Điều hướng như kiến

Chúng ta biết côn trùng không đặc biệt thông minh theo nghĩa của con người. Tuy nhiên, bất chấp những hạn chế, họ có thể thực hiện những thành tích đáng chú ý về tổ chức và định hướng. Điều này khiến chúng trở thành nguồn cảm hứng cho các nhà nghiên cứu đang nghiên cứu robot siêu nhỏ và máy bay không người lái hạng nhẹ đang phải đối mặt với những hạn chế tương tự.

Ví dụ như kiến ​​sa mạc Cataglyphis có thể kiếm ăn trên quãng đường dài và sau đó đi thẳng về tổ, với hành trình dài tới 1 km.

Khả năng chuyên chở thấp cũng như nguồn điện sẵn có có nghĩa là không thể sử dụng các giải pháp được sử dụng bởi các hệ thống tự hành nặng hơn như xe tự lái. Ví dụ: LIDAR (“radar laser”) rất phù hợp để tạo bản đồ 3D về môi trường, nhưng chúng quá nặng và ngốn điện. Chúng cũng đòi hỏi nhiều khả năng tính toán, bản thân nó đòi hỏi nhiều bộ nhớ và khả năng xử lý tiêu tốn nhiều năng lượng và nặng nề.

Đèn hiệu và tín hiệu GPS là những lựa chọn thay thế nhưng chúng yêu cầu thiết lập đắt tiền, có thể không đáng tin cậy hoặc hoàn toàn không thể thực hiện được. Vì vậy, việc hiểu cách các loài côn trùng như kiến ​​và ong tìm cách di chuyển trên thế giới chỉ với nguồn cung cấp năng lượng và “phần cứng” hạn chế nhất có thể giúp chúng ta tái tạo nó bằng những sáng tạo của riêng mình dành cho robot và máy bay không người lái.

Đây là ý tưởng chung về việc sử dụng robot lấy cảm hứng từ sinh học, một chủ đề mà chúng tôi đã khám phá sâu hơn với robot bạch tuộc, kỳ nhông, rắn và chó trong bài viết của chúng tôi “Robot có thể học theo thiên nhiên như thế nào".

Tại sao nên sử dụng Microrobot?

Các robot và máy bay không người lái nhỏ hơn có chi phí chế tạo rẻ hơn và có thể bao phủ nhiều bề mặt hơn cùng một lúc với cùng một mức chi phí. Nhỏ hơn, chúng cũng có thể quan sát mọi thứ chi tiết hơn mà không gặp rủi ro va chạm với môi trường. Ví dụ, chúng bay vào bên trong nhà kính và quét các dấu hiệu ban đầu của bệnh hoặc sâu bệnh trên cây trồng.

Hoặc chúng có thể được triển khai cho các nhiệm vụ tìm kiếm cứu nạn, điều tra tàn tích hoặc vùng hoang dã để tìm người cần giúp đỡ. Chẳng hạn, những đàn “chim/kiến/chuồn chuồn” robot như vậy có thể nhanh chóng phát hiện những người sống sót sau một trận động đất.

Nguồn: Bạn delft

Kiến định hướng thế giới như thế nào

Một phương pháp là sử dụng thị giác, một thứ mà côn trùng đặc biệt giỏi vì chúng có hệ thống thị giác gần như đa hướng (nhìn theo mọi hướng cùng một lúc). Tuy nhiên, tầm nhìn này có độ phân giải tương đối thấp.

Một số lý thuyết cổ xưa và lâu đời nhất về cách côn trùng sử dụng tầm nhìn để tự định hướng nằm trong “mô hình ảnh chụp nhanh”.

Ý tưởng là bộ não côn trùng thường xuyên chụp ảnh môi trường của nó. Khi cần điều hướng trở lại “nhà”, nó sẽ so sánh môi trường hiện tại với các ảnh chụp nhanh được lưu trữ gần đây.

Khái niệm này hiện đã được hiểu rõ ở cấp độ nơ-ron. Vì vậy, nó có thể được sao chép tương đối dễ dàng trong robot.

Về lý thuyết, chỉ riêng phương pháp này là đủ. Nhưng trong thực tế, nó có một số hạn chế:

• Để hoạt động tốt, nó đòi hỏi một loạt ảnh chụp nhanh rất chặt chẽ, thậm chí thiếu một dữ liệu dẫn đến mất phương hướng và có khả năng robot bị mất hoàn toàn.
• Vì nó đòi hỏi rất nhiều ảnh chụp nhanh nên nó sẽ gây áp lực cho cả bộ não kiến ​​và trí nhớ của robot.

Thêm phép đo đường

Một phương pháp khác được kiến ​​và côn trùng nói chung sử dụng là theo dõi chuyển động của chúng, một phương pháp gọi là đo hình. Đây là phương pháp cũng được sử dụng trong chế tạo robot nhưng vấn đề là thiếu độ chính xác. Mỗi bước được ước tính từ cảm biến chuyển động (hoặc nhận thức chủ quan trong trường hợp kiến), nhưng không bao giờ phản ánh hoàn hảo chuyển động thực.

Điều này dẫn đến sự thay đổi dần dần về độ chính xác của ước tính dựa trên phép đo hình của vị trí hiện tại, ngày càng trở nên không chính xác hơn theo thời gian.

Kết hợp 2 phương pháp này là điểm sáng quan trọng của các nhà nghiên cứu tại Đại học TU Delft, Hà Lan. Trong một bài báo khoa học có tên “Lộ trình trực quan theo dõi cho các robot tự động nhỏ”, họ đã kết hợp cả ảnh chụp nhanh trực quan với phép đo hình học để tăng khả năng tự chủ của microrobot.

Hiệu suất cao hơn

Điều này cho phép robot thường xuyên thiết lập lại độ lệch đo đường bất cứ khi nào nó tìm thấy một trong những ảnh chụp nhanh mang tính bước ngoặt của nó.

Nguồn: Khoa học Robot

Đồng thời, việc chủ yếu dựa vào phép đo hình ảnh giúp giảm nhu cầu chụp ảnh nhanh ở cự ly cực gần, giúp robot siêu nhỏ có khả năng di chuyển nhanh hơn giữa các điểm mà không cần phải liên tục kiểm tra các manh mối trực quan về quỹ đạo của nó.

“Thông tin chi tiết cơ bản về chiến lược của chúng tôi là bạn có thể đặt các ảnh chụp nhanh cách xa nhau hơn nhiều nếu rô-bốt di chuyển giữa các ảnh chụp nhanh dựa trên phép đo hình học.

Homing sẽ hoạt động miễn là robot đến đủ gần vị trí ảnh chụp nhanh, tức là miễn là độ trôi đường đo của robot nằm trong khu vực lưu vực của ảnh chụp nhanh.”

Giáo sư Guido de Croon.

Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phần mềm định hướng mới kết hợp ảnh chụp nhanh và đo hình để kiểm tra xem có thể sử dụng ít dữ liệu như thế nào để định hướng một robot chỉ nặng 56g trên quãng đường 100m.

Nguồn: Khoa học Robot

Nó có thể có kích thước cực thấp, chỉ 1.16 kilobyte. Để tham khảo, một hình ảnh trung bình được chụp bởi điện thoại thông minh sẽ có hàng nghìn kilobyte mỗi bức ảnhvà hầu hết các hình ảnh trực tuyến đều có dung lượng hàng chục hoặc hàng trăm kilobyte.

Thậm chí tốt hơn, tất cả quá trình xử lý hình ảnh có thể được thực hiện bởi một máy tính mini nhẹ gọi là “bộ điều khiển vi mô”, có thể tìm thấy trong nhiều thiết bị điện tử giá rẻ.

Ứng dụng

Công nghiệp

Những robot siêu nhỏ và máy bay không người lái như vậy sẽ rất hạn chế về khả năng xử lý dữ liệu, với phần lớn sức mạnh xử lý của bộ điều khiển vi mô trên bo mạch đang bận quản lý việc điều hướng và thu thập dữ liệu.

Tuy nhiên, những máy bay không người lái như vậy có thể được sử dụng để theo dõi hàng tồn kho trong kho hoặc giám sát cây trồng trong nhà kính. Nó sẽ hoạt động bằng cách cho họ đi bộ hoặc bay xung quanh và thu thập dữ liệu như hình ảnh, thanh mã hoặc thẻ RFID. Điểm dữ liệu này có thể được lưu trên một thẻ SD nhỏ.

Những bản ghi này sau đó sẽ được chuyển đến một máy tính hoặc máy chủ lớn hơn có thể xử lý hậu kỳ và chuyển chúng thành dữ liệu hữu ích.

Quân đội

Một lĩnh vực ứng dụng có khả năng khác có thể là công nghệ quân sự, đặc biệt khi xem xét tầm quan trọng ngày càng tăng của máy bay không người lái trên chiến trường hiện đại, như được minh họa bởi cuộc chiến ở Ukraine.

Các máy bay không người lái nhỏ đủ nhẹ để nhét vừa trong một nhóm lính bộ binh có thể được cử đi trước để trinh sát và mang về hình ảnh vị trí của kẻ thù cho những người lính trú ẩn.

Bởi vì khu vực này có thể sẽ bị gây nhiễu nặng nề bởi tác chiến điện tử (EW) và ở những khu vực luôn thay đổi, việc điều hướng tự động của máy bay không người lái sẽ là điều bắt buộc. Nhẹ và tiêu thụ điện năng thấp có thể cũng sẽ là những tính năng chính. Trong nghiên cứu được thảo luận ở đây, máy bay không người lái có thể điều hướng quỹ đạo 300 m trong môi trường rừng mô phỏng.

Nguồn: Flir

Nghiên cứu thêm

Chiến lược kết hợp phép đo đường và ảnh chụp nhanh rất hiệu quả và có thể hiệu quả hơn nữa bằng cách cải thiện độ chính xác của đồng hồ đo đường. Thuật toán được sử dụng cũng có thể được điều chỉnh để tiết kiệm năng lượng bộ nhớ hơn nữa.

Một cải tiến khác là bổ sung khả năng tránh va chạm của robot, đặc biệt khi nó đã có tầm nhìn đa hướng.

Vẫn cần phải tìm ra giải pháp khi bằng cách nào đó robot vẫn bị lạc. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đề xuất rằng “robot có thể ước tính kích thước khu vực lưu vực trực tuyến và được cung cấp quy trình tìm kiếm khi mất tuyến đường".

Quy trình này đặc biệt phù hợp với những robot nhỏ thường gặp khó khăn trong việc điều hướng bằng các phương pháp khác. Nhưng nó cũng có thể bắt đầu được áp dụng cho các robot lớn hơn, phần nào để giảm nhu cầu về thiết bị đắt tiền như LIDAR, đồng thời giảm yêu cầu về điện năng và tính toán.

Công ty máy bay không người lái và robot

1. Công ty TNHH AutoStore Holdings (AUTO.OL)

Các phương tiện tự hành như ô tô tự lái có thể sắp xuất hiện nhưng chúng là một công nghệ khó phát triển, ngay cả đối với các nhà lãnh đạo công nghệ như Google và Tesla. Nhưng có một lĩnh vực đang được cách mạng hóa bằng xe tự lái và robot: hậu cần.

AutoStore của Na Uy cung cấp kho hàng tự động cho các ngành công nghiệp đa dạng như dược phẩm, quần áo, cửa hàng tạp hóa, hàng không, hậu cần hoặc nhà sản xuất công nghiệp. Các công ty may mặc, công nghiệp và hậu cần bên thứ ba tạo thành ba phân khúc lớn nhất trong hoạt động kinh doanh của AutoStore.

Kho hàng của công ty dựa vào các robot tự động có thể tự động xác định và nhận các bưu kiện hoặc sản phẩm rồi vận chuyển chúng đến nơi cần đến. Bạn có thể thấy chúng hoạt động trong video này:

Công ty đang nhanh chóng mở rộng nhờ ngày càng có nhiều công ty lớn nhận ra lợi thế của việc tạo ra các hệ thống hậu cần hiệu quả, linh hoạt và nhanh chóng hơn sau đại dịch. Trung bình, việc nâng cấp lên kho tự quản chỉ mất từ ​​1-3 năm để hoàn vốn đầu tư ban đầu.

AutoStore đang hoạt động ở 50 quốc gia, vận hành 58,500 robot cho 900 khách hàng khác nhau. Doanh thu của nó đã tăng CAGR 50% kể từ năm 2017. Tốc độ này nhanh hơn 2-3 lần so với mức tăng trưởng hàng năm của thị trường kho tự động, ước tính là 15%.

Nguồn: Cửa hàng tự động

Giống như nhiều công ty công nghệ châu Âu, AutoStore cung cấp các giải pháp rất tiên tiến mà phần lớn công chúng không thể nhìn thấy được.

Hầu hết các kho sẽ chuyển sang tự động hóa. Các công ty dẫn đầu trong lĩnh vực này có khả năng đạt được mức tăng trưởng vượt trội so với mức tăng trưởng của ngành, vì việc tin tưởng vào nhà cung cấp có thể triển khai các giải pháp này trên quy mô lớn và với mức giá rẻ hơn là điều hợp lý.

Những robot tự chủ hơn và hiệu quả hơn trong việc tìm đường có thể vừa là cơ hội vừa là mối đe dọa đối với AutoStore. Hiện tại, bạn cần thiết kế lại toàn bộ nhà kho để sử dụng các giải pháp robot của công ty.

Trong tương lai, robot có thể tìm đường mà không cần đến lưới điện hiện đang được sử dụng, giúp việc áp dụng dễ dàng hơn nhiều, ít gây gián đoạn cho các hoạt động đang diễn ra và khoản đầu tư ban đầu nhỏ hơn nhiều, giải quyết những trở ngại chính đối với đại chúng. việc tiếp nhận công nghệ.

Nguồn: Cửa hàng tự động

2. Tập đoàn công nghệ Zebra (ZBRA)

Zebra Technologies sản xuất nhãn theo dõi và máy quét cho phép giám sát mọi bộ phận của một nhà máy “thông minh”. Nó bao gồm máy tính di động, máy quét mã vạch, thị giác máy, công nghệ định vị, thẻ và RFID (Nhận dạng tần số vô tuyến điện).

Mức độ thu thập và phân tích dữ liệu này là một thành phần quan trọng trong việc triển khai chế tạo robot, đặc biệt là loại robot di động và linh hoạt hơn, ngoài dây chuyền lắp ráp.

Công ty là người khởi nguồn của việc phổ biến thanh mã và kể từ năm 2018 đã bắt đầu mua lại để tập hợp tất cả các công nghệ cần thiết cho quá trình “robot hóa” và số hóa các nhà kho và nhà máy hiện đại.

Nguồn: Zebra

Hiện tại, các phân khúc chính của công ty là thương mại điện tử & bán lẻ và vận tải/hậu cần, tiếp theo là sản xuất.

Nguồn: Zebra

Khi robot ngày càng trở thành trung tâm của thương mại điện tử và hậu cần, nhu cầu về hệ thống theo dõi Zebra ngày càng tăng.

Cho đến nay vẫn cần phải chuẩn bị chỗ cho những robot tương đối lớn.

Nếu một robot siêu nhỏ chỉ nặng vài chục gram giờ đây có thể đi xung quanh và quét các thẻ RFID, chúng ta có thể sớm thấy sự giám sát liên tục tất cả các hoạt động trong nhà máy hoặc nhà kho để được xử lý một cách tự động, thông qua một tổ máy bay không người lái giống như ong.