O echipă de cercetători condusă de Boyuan Chen de la Universitatea Duke a creat un cadru revoluționar numit WildFusion, care oferă roboților abilități de percepție asemănătoare celor umane pentru a naviga în medii exterioare dificile.
Spre deosebire de roboții convenționali care se bazează exclusiv pe date vizuale provenite de la camere sau LiDAR, WildFusion echipează un robot patruped cu simțuri suplimentare de atingere și vibrație. Această abordare multi-senzorială permite robotului să construiască hărți de mediu mai bogate și să ia decizii mai bune privind traseele sigure prin terenuri dificile.
„WildFusion deschide un nou capitol în navigarea robotică și cartografierea 3D”, a declarat Boyuan Chen, profesor asistent la Universitatea Duke. „Ajută roboții să opereze cu mai multă încredere în medii neorganizate și imprevizibile, precum păduri, zone de dezastru sau terenuri accidentate.”
Sistemul funcționează prin integrarea datelor provenite de la mai mulți senzori. Microfoanele de contact înregistrează vibrațiile fiecărui pas, permițând diferențierea între suprafețe precum frunze uscate sau noroi moale. Senzorii tactili măsoară presiunea piciorului pentru a detecta stabilitatea, în timp ce senzorii inerțiali monitorizează echilibrul robotului. Toate aceste informații sunt procesate prin encodere neuronale specializate și fuzionate într-un model de mediu cuprinzător.
La baza WildFusion se află o arhitectură de învățare profundă care reprezintă mediul ca un câmp matematic continuu, nu ca puncte izolate. Acest lucru permite robotului să „completeze golurile” atunci când datele senzorilor sunt incomplete, similar cu modul în care oamenii navighează intuitiv pe baza unor informații parțiale.
Tehnologia a fost testată cu succes în Parcul de Stat Eno River din Carolina de Nord, unde robotul a navigat cu încredere prin păduri dese, pajiști și poteci cu pietriș. „Aceste teste în condiții reale au demonstrat capacitatea remarcabilă a WildFusion de a prezice cu acuratețe traversabilitatea”, a menționat Yanbaihui Liu, autor principal al studiului.
Pentru viitor, echipa intenționează să integreze senzori suplimentari, precum detectoare de temperatură și umiditate, pentru a spori și mai mult conștientizarea mediului de către robot. Datorită designului modular, WildFusion are potențial de aplicare vast dincolo de traseele forestiere, incluzând intervenția în caz de dezastru, monitorizarea mediului, agricultură și inspecția infrastructurii izolate.