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Pesquisadores imitam cérebros de gafanhotos para melhorar carros autônomos

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Detectar colisões potenciais com precisão e responder com uma fuga oportuna é crucial em robótica e segurança de veículos autônomos

Um estudo publicado ontem, 24 de agosto de 2020, na revista Nature Electronics, sugere que os gafanhotos têm um aspecto único em sua visão entre os insetos.

Saptarshi Das, co-autor e professor assistente de ciência da engenharia e mecânica da Penn State University (PSU) disse que EurekAlert "Estamos sempre à procura de animais com habilidades incomuns, que façam algo melhor do que os humanos. A visão dos insetos é algo que as pessoas usam regularmente para projetar sistemas automáticos ... então começamos a ver como funciona e os gafanhotos são simplesmente incríveis. criaturas podem fazer é muito humilhante."

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Gafanhotos não são considerados um bom presságio, você pode ouvir a opinião dos fazendeiros ou da Bíblia sobre isso. O interessante é como esses insetos evitam colidir uns com os outros, mesmo quando em enxames com números chegando a 80 milhões de insetos.

O que faz os gafanhotos se destacarem?

Os gafanhotos conseguem esse feito por meio de um neurônio especializado chamado Detector de movimento gigante Lobula (LGMD). O estudante de graduação Darsith Jayachandran explica que o neurônio recebe dois sinais e os compara constantemente. O primeiro sinal detecta proximidade. Quando um gafanhoto se aproxima de outro, sua aparência torna-se maior e isso excita o LGMD do gafanhoto que se aproxima. O segundo sinal monitora a velocidade de rotação do gafanhoto que se aproxima em relação ao gafanhoto que se aproxima.

E é exatamente isso que faz esses insetos se destacarem. Eles têm dois meios diferentes de detectar e reagir a potenciais colisões. Graças ao formato dos olhos misteriosos, os gafanhotos têm um campo de visão bastante amplo.

Assim, eles compartilham a função de fornecer ao LGMD a entrada necessária, um trata da parte visível enquanto o outro calcula a velocidade rotacional relativa. Quando o LGMD combina essas duas entradas, ele dispara uma resposta de escape quando os estímulos se tornam fortes o suficiente.

O primeiro autor, Darsith Jayachandran, explica: "Como o neurônio tem duas ramificações, o gafanhoto calcula as mudanças nessas duas entradas e percebe que algo vai colidir. Portanto, o gafanhoto que evita muda de direção."

Aplicativo para veículos autônomos

Os pesquisadores afirmam que o trabalho anterior de implementação de uma medida anticolisão semelhante para carros autônomos tem sido encorajador para eles. Mas esses sistemas tinham algumas desvantagens importantes, como seu tamanho impraticável e alto consumo de energia. Eles argumentam que seu design é mais compacto e eficiente em termos de energia e pode ser um avanço nesta aplicação.

Para imitar a função do LGMD, a equipe projetou um fotorreceptor de 0,001 a 0,005 mm e o colocou no topo de uma pequena célula de memória flash. Quando a luz que entra aumenta, um sinal inibitório interno diminui.

A equipe testou o sistema em um ambiente simulado. Funcionou, o carro foi capaz de detectar colisões antes que elas acontecessem, mas devido à profundidade limitada e percepção de rotação, o carro foi incapaz de decidir que caminho seguir para evitar a colisão.

Agora, os pesquisadores estão planejando expandir seu ambiente de estímulos para reagir a diferentes objetos por meio do condicionamento do sistema a diferentes configurações de velocidade, rotação e intensidade de luz. Eles esperam desenvolver um sistema de prevenção de colisão aplicável e viável para carros e robôs autônomos.


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