Hormigas revelan secreto para la navegación robótica

¿Alguna vez te has preguntado cómo los insectos pueden ir tan lejos de su hogar y aún así encontrar el camino de regreso? La respuesta a esta pregunta no solo es relevante para la biología, sino también para la creación de IA para robots autónomos pequeños. Los investigadores de drones de la TU Delft se inspiraron en los hallazgos biológicos sobre cómo las hormigas reconocen visualmente su entorno y lo combinan con el conteo de sus pasos para volver a casa de forma segura. Han utilizado estas ideas para crear una estrategia de navegación autónoma inspirada en insectos para robots pequeños y livianos. La estrategia permite que estos robots regresen a casa después de trayectorias largas, mientras que requieren una computación y memoria extremadamente pequeñas (0.65 kilobytes por 100 m). En el futuro, los pequeños robots autónomos podrían encontrar una amplia gama de usos, desde la supervisión de existencias en almacenes hasta la búsqueda de fugas de gas en sitios industriales. Los investigadores han publicado sus hallazgos en Science Robotics, el 17 de julio de 2024.

Defendiendo al pequeño

Los robots pequeños, desde decenas hasta unos pocos cientos de gramos, tienen el potencial para aplicaciones interesantes en el mundo real. Con su peso ligero, son extremadamente seguros incluso si chocan accidentalmente con alguien. Debido a que son pequeños, pueden navegar en áreas estrechas. Y si pueden fabricarse de forma barata, pueden desplegarse en un número mayor, de modo que puedan cubrir rápidamente un área grande, por ejemplo, en invernaderos para la detección temprana de plagas o enfermedades.

Sin embargo, hacer que estos robots pequeños funcionen por sí solos es difícil, ya que en comparación con los robots más grandes, tienen recursos extremadamente limitados. Un obstáculo importante es que deben poder navegar por sí mismos. Para esto, los robots pueden obtener ayuda de la infraestructura externa. Pueden utilizar estimaciones de ubicación de satélites GPS al aire libre o de balizas de comunicación inalámbrica en interiores. Sin embargo, a menudo no es deseable depender de dicha infraestructura. El GPS no está disponible en interiores y puede volverse muy inexacto en entornos abarrotados como los cañones urbanos. Y la instalación y el mantenimiento de balizas en espacios interiores es bastante costoso o simplemente no es posible, por ejemplo, en escenarios de búsqueda y rescate.

La IA necesaria para la navegación autónoma con solo recursos a bordo se ha realizado teniendo en cuenta los robots grandes como los coches autónomos. Algunos enfoques se basan en sensores pesados y que consumen mucha energía como los telémetros láser LiDAR, que simplemente no pueden ser transportados ni alimentados por robots pequeños. Otros enfoques utilizan el sentido de la visión, que es un sensor muy eficiente en cuanto al consumo de energía que proporciona información rica sobre el entorno. Sin embargo, estos enfoques suelen intentar crear mapas 3D muy detallados del entorno. Esto requiere grandes cantidades de procesamiento y memoria, que solo pueden ser proporcionadas por computadoras que son demasiado grandes y consumen demasiada energía para los robots pequeños.

Contando pasos y migas de pan visuales

Esta es la razón por la que algunos investigadores se han vuelto a la naturaleza en busca de inspiración. Los insectos son especialmente interesantes ya que operan en distancias que podrían ser relevantes para muchas aplicaciones del mundo real, mientras que utilizan recursos de detección y computación muy escasos. Los biólogos tienen un conocimiento cada vez mayor de las estrategias subyacentes utilizadas por los insectos. Específicamente, los insectos combinan el seguimiento de su propio movimiento (denominado “odometría”) con comportamientos guiados visualmente basados en su sistema visual de baja resolución, pero casi omnidireccional (denominado “memoria de vista”). Si bien la odometría se comprende cada vez mejor, incluso a nivel neuronal, los mecanismos precisos que subyacen a la memoria de vista aún se comprenden menos. Una de las primeras teorías sobre cómo funciona esto propone un modelo de “instantánea”. En él, se propone que un insecto como una hormiga hace instantáneas ocasionales de su entorno. Más tarde, al llegar cerca de la instantánea, el insecto puede comparar su percepción visual actual con la instantánea y moverse para minimizar las diferencias. Esto permite que el insecto navegue, o “regrese a casa”, a la ubicación de la instantánea, eliminando cualquier deriva que inevitablemente se acumula cuando solo se realiza la odometría.

“La navegación basada en instantáneas se puede comparar con la forma en que Hansel trató de no perderse en el cuento de hadas de Hansel y Gretel. Cuando Hans arrojó piedras al suelo, podía volver a casa. Sin embargo, cuando arrojó migas de pan que fueron comidas por los pájaros, Hansel y Gretel se perdieron. En nuestro caso, las piedras son las instantáneas.” dice Tom van Dijk, primer autor del estudio, “Como ocurre con una piedra, para que una instantánea funcione, el robot tiene que estar lo suficientemente cerca de la ubicación de la instantánea. Si el entorno visual se vuelve demasiado diferente del de la ubicación de la instantánea, el robot podría moverse en la dirección incorrecta y nunca volver más. Por lo tanto, uno tiene que usar suficientes instantáneas, o en el caso de Hansel, dejar caer un número suficiente de piedras. Por otro lado, dejar caer piedras demasiado cerca unas de otras agotaría las piedras de Hans demasiado rápido. En el caso de un robot, el uso de demasiadas instantáneas conduce a un gran consumo de memoria. Los trabajos anteriores en este campo suelen tener las instantáneas muy juntas, de modo que el robot podía primero orientarse visualmente a una instantánea y luego a la siguiente.”

“El principal conocimiento que subyace a nuestra estrategia es que puedes espaciar las instantáneas mucho más, si el robot viaja entre las instantáneas basándose en la odometría.”, dice Guido de Croon, profesor titular de drones inspirados en la biología y coautor del artículo, “El retorno a casa funcionará siempre que el robot termine lo suficientemente cerca de la ubicación de la instantánea, es decir, siempre que la deriva de la odometría del robot quepa dentro del área de captación de la instantánea. Esto también permite que el robot viaje mucho más, ya que el robot vuela mucho más lento cuando regresa a casa a una instantánea que cuando vuela de una instantánea a la siguiente basándose en la odometría.”

La estrategia de navegación inspirada en insectos propuesta permitió que un dron “CrazyFlie” de 56 gramos, equipado con una cámara omnidireccional, cubriera distancias de hasta 100 metros con solo 0.65 kilobytes. Todo el procesamiento visual ocurrió en una computadora pequeña llamada “microcontrolador”, que se puede encontrar en muchos dispositivos electrónicos baratos.

Poniendo la tecnología robótica a trabajar

“La estrategia de navegación inspirada en insectos propuesta es un paso importante en el camino hacia la aplicación de robots autónomos pequeños en el mundo real.”, dice Guido de Croon, “La funcionalidad de la estrategia propuesta es más limitada que la proporcionada por los métodos de navegación de última generación. No genera un mapa y solo permite que el robot regrese al punto de partida. Sin embargo, para muchas aplicaciones, esto puede ser más que suficiente. Por ejemplo, para el seguimiento de existencias en almacenes o el monitoreo de cultivos en invernaderos, los drones podrían volar, recopilar datos y luego regresar a la estación base. Podrían almacenar imágenes relevantes para la misión en una pequeña tarjeta SD para su posterior procesamiento por un servidor. Pero no los necesitarían para la navegación en sí misma.”