I ricercatori dell'ETH di Zurigo e dell'Università di Bologna hanno recentemente creato PULP Dronet, un veicolo aereo senza pilota (UAV) di dimensioni nanometriche da 27 grammi con un motore di navigazione visiva basato sull'apprendimento profondo. Il loro mini-drone, presentato in un articolo pre-pubblicato su arXiv, può correre a bordo di un end-to-end, pipeline visiva a circuito chiuso per la navigazione autonoma alimentata da un algoritmo di deep learning all'avanguardia.

"Sono ormai sei anni che l'ETH di Zurigo e l'Università di Bologna sono pienamente impegnati in un progetto di sforzo congiunto:la piattaforma parallela a bassissima potenza (PULP), "Daniele Palossi, Francesco Conti e il Prof. Luca Benini, i tre ricercatori che hanno condotto lo studio, che lavorano in un laboratorio guidato dal Prof. Benini, detto TechXplore via e-mail. "La nostra missione è sviluppare un open source, piattaforma hardware e software altamente scalabile per consentire il calcolo ad alta efficienza energetica in cui l'inviluppo di potenza è di pochi milliwatt, come nodi di sensori per l'Internet of Things e robot in miniatura come nano-droni di poche decine di grammi di peso."

Nei droni di grandi e medie dimensioni, il budget energetico e il carico utile disponibili consentono lo sfruttamento di potenti dispositivi computazionali di fascia alta, come quelli sviluppati da Intel, Nvidia, Qualcomm, ecc. Questi dispositivi non sono un'opzione fattibile per i robot in miniatura, che sono limitati dalle loro dimensioni e dai conseguenti limiti di potenza. Per superare questi limiti, il team ha deciso di ispirarsi alla natura, in particolare dagli insetti.

"In natura, minuscoli animali volanti come gli insetti possono svolgere compiti molto complessi consumando solo una piccola quantità di energia nel percepire l'ambiente e nel pensare, "Palossi, Spiegarono Conti e Benini. "Volevamo sfruttare la nostra tecnologia di calcolo ad alta efficienza energetica per replicare essenzialmente questa funzione".

Per replicare i meccanismi di risparmio energetico osservati negli insetti, i ricercatori hanno inizialmente lavorato sull'integrazione dell'intelligenza artificiale di alto livello nell'involucro di potenza ultra-minuscolo di un nano-drone. Questo si è rivelato piuttosto impegnativo, poiché dovevano soddisfare i suoi vincoli energetici e i rigorosi requisiti di calcolo in tempo reale. L'obiettivo principale dei ricercatori era quello di ottenere prestazioni molto elevate con pochissima potenza.

"Il nostro motore di navigazione visiva è composto da un'anima hardware e da un'anima software, "Palossi, Dissero Conti e Benini. "Il primo è incarnato dal parallelo, paradigma di potenza ultra-bassa, e il primo da una rete neurale convoluzionale DroNet (CNN), precedentemente sviluppato dal Robotics and Perception Group dell'Università di Zurigo per grandi droni "senza risorse", che abbiamo adattato per soddisfare i requisiti energetici e prestazionali."

Il sistema di navigazione prende un frame della telecamera e lo elabora con una CNN all'avanguardia. Successivamente, decide come correggere l'assetto del drone in modo che sia posizionato al centro della scena corrente. La stessa CNN individua anche ostacoli, fermare il drone se rileva una minaccia imminente.

"Fondamentalmente, il nostro PULP Dronet può seguire una corsia di strada (o qualcosa che gli assomiglia, per esempio. un corridoio), evitare collisioni e frenare in caso di ostacoli imprevisti, " hanno detto i ricercatori. "Il vero salto fornito dal nostro sistema rispetto ai robot volanti tascabili del passato è che tutte le operazioni necessarie per ottenere la navigazione autonoma vengono eseguite direttamente a bordo, senza bisogno di un operatore umano, né infrastrutture ad hoc (es. telecamere o segnali esterni) e in particolare, senza alcuna stazione base remota utilizzata per il calcolo (ad es. portatile remoto)."

In una serie di esperimenti sul campo, i ricercatori hanno dimostrato che il loro sistema è altamente reattivo e può prevenire collisioni con ostacoli dinamici imprevisti fino a una velocità di volo di 1,5 m/s. Hanno anche scoperto che il loro motore di navigazione visiva è in grado di navigare in ambienti interni completamente autonomi su un percorso mai visto prima di 113 m.

Lo studio condotto da Palossi e dai suoi colleghi introduce un metodo efficace che integra un livello di intelligenza senza precedenti in dispositivi con vincoli di potenza molto rigidi. Questo è di per sé piuttosto impressionante, poiché consentire la navigazione autonoma in un drone tascabile è estremamente impegnativo e raramente è stato raggiunto prima.

"In contrasto con un nodo edge embedded tradizionale, qui, siamo vincolati non solo dall'energia disponibile e dal budget energetico per eseguire il calcolo, ma siamo anche soggetti a un vincolo di prestazione, " hanno spiegato i ricercatori. "In altre parole, se la CNN fosse troppo lenta, il drone non sarebbe in grado di reagire in tempo, prevenire una collisione o svoltare al momento giusto."

Il minuscolo drone sviluppato da Palossi e dai suoi colleghi potrebbe avere numerose applicazioni immediate. Ad esempio, uno sciame di PULP-Dronet potrebbe aiutare a ispezionare edifici crollati dopo un terremoto, raggiungere luoghi inaccessibili ai soccorritori umani in tempi più brevi, senza quindi mettere a rischio la vita degli operatori.

"Ogni scenario in cui le persone trarrebbero beneficio da un piccolo, agile, e il nodo computazionale intelligente è ora più vicino, dalla protezione degli animali all'assistenza agli anziani/bambini, ispezione di colture e vigneti, esplorazione di aree pericolose, missioni di salvataggio e molto altro ancora, " hanno detto i ricercatori. "Ci auguriamo che la nostra ricerca migliorerà la qualità della vita di tutti".

Secondo Palossi e i suoi colleghi, il loro recente studio è solo un primo passo verso l'abilitazione di un'intelligenza a bordo veramente "a livello biologico" e ci sono ancora diverse sfide da superare. Nel loro lavoro futuro, hanno in programma di affrontare alcune di queste sfide migliorando l'affidabilità e l'intelligenza del motore di navigazione di bordo; mirare a nuovi sensori, capacità più sofisticate e migliori prestazioni per watt. I ricercatori hanno rilasciato pubblicamente tutto il loro codice, set di dati e reti di formazione, che potrebbe anche ispirare altri gruppi di ricerca a sviluppare sistemi simili basati sulla loro tecnologia.

"A lungo termine, il nostro obiettivo è ottenere risultati simili a quelli che abbiamo presentato qui su un robot volante di dimensioni minime (pochi grammi di peso, con la dimensione di una libellula), " hanno aggiunto i ricercatori. "Crediamo che creare una comunità forte e solida di ricercatori e appassionati imperniati sulla nostra visione sarà fondamentale per raggiungere questo obiettivo finale. Per questa ragione, abbiamo reso tutti i nostri progetti di codice e hardware disponibili come open-source per tutti."

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