Tým výzkumníků vedený Boyuanem Chenem z Duke University vytvořil revoluční rámec s názvem WildFusion, který robotům poskytuje lidsky podobné vnímání pro pohyb v obtížných venkovních prostředích.
Na rozdíl od běžných robotů, kteří se spoléhají pouze na vizuální data z kamer nebo LiDARu, vybavuje WildFusion čtyřnohého robota dalšími smysly – hmatem a vnímáním vibrací. Tento multisenzorický přístup umožňuje robotovi vytvářet bohatší mapy prostředí a lépe rozhodovat o bezpečných trasách v náročném terénu.
„WildFusion otevírá novou kapitolu v robotické navigaci a 3D mapování,“ říká Boyuan Chen, odborný asistent na Duke University. „Pomáhá robotům pohybovat se s větší jistotou v nestrukturovaných, nepředvídatelných prostředích, jako jsou lesy, zóny katastrof nebo terén mimo cesty.“
Systém funguje integrací dat z více senzorů. Kontaktní mikrofony zaznamenávají vibrace při každém kroku a rozlišují povrchy jako křupavé listí nebo měkké bláto. Hmatové senzory měří tlak na tlapky a detekují stabilitu, zatímco inerciální senzory sledují rovnováhu robota. Všechna tato data jsou zpracovávána specializovanými neuronovými kodéry a spojována do komplexního modelu prostředí.
Jádrem WildFusion je hluboká neuronová architektura, která reprezentuje prostředí jako spojité matematické pole, nikoli jako nesouvisející body. To umožňuje robotovi „doplňovat mezery“ v případě neúplných dat ze senzorů, podobně jako lidé intuitivně navigují na základě částečných informací.
Technologie byla úspěšně otestována ve státním parku Eno River v Severní Karolíně, kde se robot s jistotou pohyboval v hustých lesích, na loukách i po štěrkových cestách. „Tyto reálné testy prokázaly pozoruhodnou schopnost WildFusion přesně předpovídat průchodnost terénu,“ uvedl hlavní studentský autor Yanbaihui Liu.
Do budoucna tým plánuje přidat další senzory, například termální a vlhkostní detektory, aby ještě více zvýšil povědomí robota o okolí. Díky modulárnímu designu má WildFusion široké možnosti využití nejen na lesních stezkách, ale také při záchranných operacích, monitoringu životního prostředí, v zemědělství či při inspekcích vzdálené infrastruktury.