Исследование: саранча поможет улучшить системы автопилотирования

Точное обнаружение потенциально опасных для столкновения объектов и своевременное реагирование на них имеет решающее значение для робототехники и безопасности любого автономного транспортного средства. И, похоже, именно саранча может помочь улучшить алгоритмы, по которым работают современные системы автоматического управления транспортом.

Саптарши Дас, соавтор исследования и доцент инженерной науки и механики Пенсильванского государственного университета (ПГУ), в беседе с EurekAlert пояснил, что учёные постоянно ищут животных с необычными способностями, умеющих делать что-то лучше человека. Например, глаза насекомых вдохновили инженеров на проектирование автоматических систем слежения и искусственного зрения.

Начав внимательно изучать саранчу, учёные пришли к выводу, что эти прожорливые насекомые могут быть очень полезны. Из Библии и рассказов фермеров узнать о саранче что-то хорошее едва ли получится: эти насекомые наносят огромный урон сельскому хозяйству различных стран и представляют собой настоящее стихийное бедствие. Но есть у саранчи и хорошие черты: насекомые прекрасно контролируют свои движения в полёте, избегая столкновений с сородичами даже в роях численностью до ста миллионов особей.

Оказалось, что саранча летает без столкновений друг с другом благодаря всего одному нейрону, называемому LGMD. Нейрон получает два сигнала и постоянно их сравнивает. Первый сигнал свидетельствует о приближении других особей. Когда одна саранча приближается к другой, визуально она становится больше. Это и возбуждает LGMD саранчи. Второй сигнал сообщает ей о том, что скорость приближающейся «коллеги» возросла и сближение может произойти в любую секунду.

Благодаря форме глаз, саранча обладает довольно широким углом обзора, что в связке с уникальным нейроном, посылающим мозгу насекомого сигналы по двум описанным выше параметрам, делает саранчу очень манёвренной, позволяя ей лететь стройным роем и не толкаться.

Если насекомое получает сигнал о скором столкновении, оно почти на автомате меняет направление полёта — подобным образом действуют и системы автопилота. И, тем не менее, саранча справляется с задачей лучше, чем любой автомобиль с автоматической системой управления движением.

Чтобы улучшить показатели автопилота, было решено сымитировать работу нейрона LGMD. Для этого команда исследователей разработала фоторецептор размером около 0.005 мм и разместила его на небольшой ячейке флэш-памяти.

Команда протестировала систему с интегрированным фоторецептором в симуляторе. К счастью, всё сработало: автомобиль успешно обнаруживал вероятность столкновения до того, как оно могло произойти. Но из-за ограниченных возможностей датчика автомобиль был не в состоянии решить, какой объездной путь выбрать, чтобы избежать столкновения.

Теперь исследователи планируют улучшить фотодатчик, чтобы система могла точнее реагировать на различные объекты при разной скорости. Команда разработчиков уверена, что со временем сможет улучшить датчик, который в итоге можно будет массово использовать не только в лабораториях, но и в системах автономного вождения для автомобилей и роботов.

Фото: Pixabay