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Investigadores imitan cerebros de langosta para mejorar los vehículos autónomos

Investigadores imitan cerebros de langosta para mejorar los vehículos autónomos



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Detectar posibles colisiones con precisión y responder con un escape oportuno es crucial en robótica y seguridad de vehículos autónomos.

Un estudio publicado ayer, 24 de agosto de 2020, en la revista Nature Electronics, sugiere que las langostas tienen un aspecto único en su visión entre los insectos.

Saptarshi Das, coautor y profesor asistente de ciencias de la ingeniería y mecánica en Penn State University (PSU) dijo que EurekAlert "Siempre estamos buscando animales con habilidades inusuales, que hagan algo mejor que los humanos. La visión de los insectos es algo que la gente usa regularmente para diseñar sistemas automáticos ... así que comenzamos a ver cómo funciona y las langostas son simplemente increíbles. las criaturas pueden hacer es muy humillante."

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Las langostas no se consideran un buen presagio, podría tomar la opinión de los agricultores o de la Biblia al respecto. Lo interesante es cómo estos insectos evitan chocar entre sí incluso cuando están en enjambres con números que alcanzan los 80 millones de insectos.

¿Qué hace que las langostas se destaquen?

Las langostas logran esta hazaña a través de una neurona especializada llamada Detector de movimiento gigante Lobula (LGMD). El estudiante de posgrado Darsith Jayachandran explica que la neurona recibe dos señales y las compara constantemente. La primera señal detecta cercanía. Cuando una langosta se acerca a otra, su apariencia se agranda y esto excita la LGMD de la langosta que se acercó. La segunda señal monitorea la velocidad de rotación de la langosta que se aproxima en relación con la langosta que se aproxima.

Y esto es exactamente lo que hace que estos insectos se destaquen. Ellos tienen dos medios diferentes de detectar y reaccionar ante posibles colisiones. Gracias a la extraña forma de sus ojos, las langostas tienen un campo de visión bastante amplio.

Por lo tanto, comparten la función de suministrar al LGMD la entrada requerida, uno maneja la parte de visión mientras que otro calcula la velocidad de rotación relativa. Cuando el LGMD combina estas dos entradas, desencadena una respuesta de escape cuando los estímulos se vuelven lo suficientemente fuertes.

El primer autor Darsith Jayachandran explica: "Debido a que la neurona tiene dos ramas, la langosta calcula los cambios en estas dos entradas y se da cuenta de que algo va a colisionar. Entonces, la langosta que evita cambia de dirección".

Aplicación a vehículos autónomos

Los investigadores afirman que el trabajo previo que implementó una medida anticolisión similar a los autos sin conductor ha sido alentador para ellos. Pero estos sistemas tenían algunos inconvenientes importantes, como su tamaño poco práctico y su alto consumo de energía. Argumentan que su diseño es más compacto y energéticamente eficiente y podría ser un gran avance en esta aplicación.

Para imitar la función de LGMD, el equipo diseñó un fotorreceptor por debajo de 0,001 a 0,005 mm y lo colocó encima de una pequeña celda de memoria flash. Cuando la luz entrante aumenta, disminuye la señal inhibitoria interna.

El equipo probó el sistema en un entorno simulado. Funcionó, el automóvil pudo detectar colisiones antes de que pudieran ocurrir, pero debido a la profundidad limitada y la percepción de rotación, el automóvil no pudo decidir en qué dirección moverse para evitar la colisión.

Ahora, los investigadores planean expandir su entorno de estímulos para reaccionar a diferentes objetos acondicionando el sistema a diferentes configuraciones de velocidad, rotación e intensidad de luz. Esperan desarrollar un sistema de prevención de colisiones aplicable y factible para automóviles y robots autónomos.


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