Robotlar, geleneksel olarak çevrelerinde gezinmek için yalnızca görsel bilgilere dayanıyor ve bu durum, onları karmaşık ve öngörülemeyen ortamlarda oldukça etkisiz kılıyordu. Şimdi ise Duke Üniversitesi’nden araştırmacılar, robotların çevrelerini algılama ve onlarla etkileşime geçme biçimini kökten değiştiren devrim niteliğinde bir çerçeve olan WildFusion’u geliştirdi.
WildFusion, dört ayaklı bir robota insan algısını taklit eden çoklu duyusal yetenekler kazandırıyor. Kameralar ve LiDAR’dan gelen standart görsel girdilerin ötesinde, sistem; her adımda titreşimleri algılayan temas mikrofonları, uygulanan kuvveti ölçen dokunsal sensörler ve robotun engebeli arazide hareket ederken dengesini takip eden ataletsel sensörler içeriyor.
"WildFusion, robotik navigasyon ve 3B haritalamada yeni bir dönemi başlatıyor," diyor Duke Üniversitesi’nde Yardımcı Doçent Boyuan Chen. "Bu sistem, robotların ormanlar, afet bölgeleri ve arazi dışı gibi yapılandırılmamış, öngörülemeyen ortamlarda daha güvenli çalışmasına yardımcı oluyor."
WildFusion’un merkezinde, örtük sinirsel temsillere dayalı sofistike bir derin öğrenme modeli bulunuyor. Geleneksel yöntemlerin ortamları ayrık noktalar topluluğu olarak ele almasının aksine, bu yaklaşım yüzeyleri sürekli olarak modelleyerek, robotun görsel veriler engellendiğinde veya belirsiz olduğunda bile sezgisel kararlar almasını sağlıyor. Sistem, sensör verileri eksik olduğunda adeta insanların yaptığı gibi "boşlukları dolduruyor".
Teknoloji, Kuzey Carolina’daki Eno River Eyalet Parkı’nda başarıyla test edildi ve robot, yoğun ormanlar, çayırlar ve çakıllı patikalarda güvenle yol aldı. Baş yazar Yanbaihui Liu’ya göre, "Bu gerçek dünya testleri, WildFusion’un geçilebilirliği doğru şekilde öngörme konusundaki olağanüstü yeteneğini kanıtladı ve robotun zorlu arazilerde güvenli yolları seçme kararlarını önemli ölçüde geliştirdi."
Araştırma ekibi ayrıca, robotun yeteneklerini erken geliştirme aşamalarında doğrudan insan müdahalesi olmadan test etmelerini sağlayan bir simülasyon yöntemi geliştirdi. Bu yaklaşım, araştırma sürecini daha hızlı ve ölçeklenebilir hale getirerek robotik test metodolojisinde önemli bir ilerleme sunuyor.
Modüler tasarımı sayesinde WildFusion, orman yollarının ötesinde; afet müdahalesi, uzak altyapıların denetimi ve otonom keşif gibi çok çeşitli uygulama potansiyeline sahip. DARPA ve Ordu Araştırma Laboratuvarı tarafından desteklenen bu teknoloji, Mayıs ayında Atlanta’da düzenlenecek IEEE Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı’nda (ICRA 2025) sunulacak.