Tradisyonal na umaasa lamang ang mga robot sa visual na impormasyon upang mag-navigate sa kanilang paligid, na labis na nililimitahan ang kanilang pagiging epektibo sa masalimuot at hindi inaasahang mga kapaligiran. Ngayon, nakalikha ang mga mananaliksik mula sa Duke University ng isang rebolusyonaryong balangkas na tinatawag na WildFusion na lubos na binabago kung paano nakakaramdam at nakikipag-ugnayan ang mga robot sa mundo sa kanilang paligid.
Pinagkakalooban ng WildFusion ang isang apat-na-paa na robot ng maraming kakayahan sa pandama na ginagaya ang pakiramdam ng tao. Bukod sa karaniwang visual na input mula sa mga kamera at LiDAR, isinama sa sistema ang contact microphones na tumutukoy sa mga panginginig mula sa bawat hakbang, mga tactile sensor na sumusukat sa puwersang inilalapat, at mga inertial sensor na sumusubaybay sa katatagan ng robot habang gumagalaw ito sa hindi pantay na lupa.
"Nagbubukas ang WildFusion ng bagong kabanata sa robotic navigation at 3D mapping," paliwanag ni Boyuan Chen, Assistant Professor sa Duke University. "Tinutulungan nitong makapag-operate ang mga robot nang mas may kumpiyansa sa mga hindi organisado at hindi inaasahang kapaligiran gaya ng mga kagubatan, sona ng sakuna, at mga off-road na lugar."
Sa puso ng WildFusion ay isang sopistikadong deep learning model na nakabatay sa implicit neural representations. Hindi tulad ng tradisyonal na mga paraan na itinuturing ang kapaligiran bilang koleksyon ng magkakahiwalay na punto, tuloy-tuloy na mino-modelo ng pamamaraang ito ang mga ibabaw, na nagbibigay-daan sa robot na gumawa ng intuitive na desisyon kahit na ang visual na datos ay harang o hindi malinaw. Epektibong "pinupunan" ng sistema ang mga kulang na datos mula sa mga sensor, gaya ng ginagawa ng mga tao.
Matagumpay na nasubukan ang teknolohiyang ito sa Eno River State Park sa North Carolina, kung saan tiwala at mahusay na nag-navigate ang robot sa makakapal na kagubatan, damuhan, at mga daan na may graba. Ayon kay Yanbaihui Liu, pangunahing may-akda at estudyante, "Pinatunayan ng mga pagsubok na ito sa totoong mundo ang kahanga-hangang kakayahan ng WildFusion na tumpak na mahulaan ang kakayahang madaanan, na malaki ang naitulong sa pagpapasya ng robot sa pagpili ng ligtas na daraanan sa mahihirap na lugar."
Nakapag-develop din ang research team ng isang simulation method na nagbibigay-daan upang masubukan ang kakayahan ng robot nang hindi kinakailangan ang direktang partisipasyon ng tao sa mga unang yugto ng pag-develop, kaya mas napapabilis at napapalawak ang proseso ng pananaliksik. Ito ay isang mahalagang hakbang pasulong sa metodolohiya ng pagsubok sa robotics.
Dahil sa modular na disenyo nito, malawak ang potensyal ng WildFusion sa iba pang aplikasyon bukod sa mga trail sa kagubatan, kabilang ang disaster response, inspeksyon ng mga remote na imprastraktura, at autonomous na eksplorasyon. Ang teknolohiyang ito, na sinusuportahan ng DARPA at Army Research Laboratory, ay ipapakita sa IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025) sa Atlanta ngayong Mayo.