Roboti su tradicionalno ovisili isključivo o vizualnim informacijama za navigaciju u svojoj okolini, što je ozbiljno ograničavalo njihovu učinkovitost u složenim i nepredvidivim okruženjima. Sada su istraživači sa Sveučilišta Duke stvorili revolucionarni okvir pod nazivom WildFusion koji temeljito mijenja način na koji roboti percipiraju i komuniciraju sa svijetom oko sebe.
WildFusion oprema četveronožnog robota višestrukim senzorskim sposobnostima koje oponašaju ljudsku percepciju. Osim standardnih vizualnih ulaza s kamera i LiDAR-a, sustav uključuje kontaktne mikrofone koji detektiraju vibracije svakog koraka, taktilne senzore koji mjere primijenjenu silu te inercijske senzore koji prate stabilnost robota dok se kreće po neravnom terenu.
"WildFusion otvara novo poglavlje u robotskoj navigaciji i 3D mapiranju," objašnjava Boyuan Chen, docent na Sveučilištu Duke. "Pomaže robotima da samouvjerenije djeluju u nestrukturiranim, nepredvidivim okruženjima poput šuma, zona katastrofa i izvan-cestovnih terena."
U središtu WildFusion-a nalazi se sofisticirani model dubokog učenja temeljen na implicitnim neuronskim reprezentacijama. Za razliku od tradicionalnih metoda koje okruženja tretiraju kao skupove diskretnih točaka, ovaj pristup modelira površine kontinuirano, omogućujući robotu da donosi intuitivne odluke čak i kada su vizualni podaci blokirani ili dvosmisleni. Sustav učinkovito "popunjava praznine" kada su podaci sa senzora nepotpuni, slično kao što to čine ljudi.
Tehnologija je uspješno testirana u državnom parku Eno River u Sjevernoj Karolini, gdje je robot samouvjereno prolazio kroz guste šume, travnjake i šljunčane staze. Prema riječima glavnog studenta autora Yanbaihuija Liua, "Ova testiranja u stvarnom svijetu dokazala su izvanrednu sposobnost WildFusion-a da precizno predvidi prohodnost, značajno poboljšavajući donošenje odluka robota o sigurnim putanjama kroz zahtjevne terene."
Istraživački tim također je razvio simulacijsku metodu koja im omogućuje testiranje sposobnosti robota bez izravnog ljudskog sudjelovanja u ranim fazama razvoja, čime se istraživački proces ubrzava i postaje skalabilniji. Ovaj pristup predstavlja značajan napredak u metodologiji testiranja robotike.
Zahvaljujući modularnom dizajnu, WildFusion ima široku primjenu izvan šumskih staza, uključujući odgovor na katastrofe, inspekciju udaljene infrastrukture i autonomno istraživanje. Tehnologija, koju podržavaju DARPA i Army Research Laboratory, bit će predstavljena na IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2025) u Atlanti ovog svibnja.