Drones die op eigen houtje vliegen doen dat met behulp van camera’s en 3D-kaarten van hun omgeving. Voor minidrones is zulke visuele navigatie niet haalbaar, het vraagt meer rekenkracht en apparatuur dan zo’n klein robotje kan dragen. Onderzoekers van de TU Delft hebben een manier gevonden om een drone ter grootte van een mus toch autonoom te laten navigeren, geïnspireerd door hoe insecten zich oriënteren. Ze demonstreren hun aanpak in Science Robotics.
Kleine drones kunnen van nut zijn voor inspectierondes in kassen, om gaslekken op te sporen of bij reddingsmissies. Ze zijn goedkoop en het geringe gewicht maakt dat ze veilig rond mensen (en planten) gebruikt kunnen worden. Maar dan moeten ze wel zelf hun weg kunnen vinden, binnen is lang niet altijd betrouwbare gps voorhanden.
Autonoom navigeren is een complexe taak: de drone moet tegelijkertijd weten waar hij zich bevindt, een beeld hebben van de omgeving en een plan maken voor zijn route. Vliegen in ruimtes van enkele tientallen vierkante meters vraagt al gauw honderden megabytes tot een paar gigabyte aan werkgeheugen. Onderzoekers zoeken daarom naar efficiëntere processoren en manieren om de informatieverwerking te versimpelen.
Minieme hersenen
De Delftse onderzoekers keken trucs af bij insecten. Die hebben minieme hersenen, maar kunnen toch over lange afstanden de weg vinden. Ze combineerden twee insect-strategieën. De eerste is odometrie, het bijhouden van afstand en richting – een soort stappentellen voor insecten. Daarnaast gebruikten ze visual homing, kijken naar bekende objecten in de omgeving en jezelf in de juiste positie ten opzichte van de objecten brengen.
„Odometrie is de basis”, zegt Tom van Dijk, promovendus aan de TU Delft en eerste auteur van het onderzoek. „Dat is een simpele operatie, de computer hoeft maar een handvol cijfers te onthouden. Zoveel meter naar het oosten, zoveel naar het noorden, en dit in een reeks achter elkaar. Als je die informatie achteruit afspeelt zou je op dezelfde plek terug moeten komen. Maar er zit altijd een kleine meetfout in, en hoe langer de route hoe verder de drone daardoor uit koers raakt.”
Om dat te corrigeren is visual homing toegevoegd. De drone maakt daarvoor een panoramafoto van de omgeving, waar alle overbodige informatie uit is weggelaten. Alleen de horizon blijft over, zonder kleur, en heel onscherp. De vage ‘skyline’ is genoeg om de drone positie te laten bepalen. Heeft hij de juiste positie, dan vervolgt hij zijn route met odometrie tot het volgende visual homing-punt. „De meetfout die volgt uit de odometrie wordt als het ware steeds gereset”, zegt Van Dijk.
Nog geen 20 kilobyte
De onderzoekers experimenteerden met hoe ver de foto’s uit elkaar kunnen liggen en de optimale grootte van de foto. „Het benodigde geheugen was uiteindelijk minder dan 20 byte per meter”, zegt Van Dijk. „Om een route van een kilometer op te slaan is dus nog geen 20 kilobyte nodig.”
De methode werkt niet voor de hele vliegbeweging, de drone kan alleen zelf de terugweg vinden langs de route die hij op de heenweg heeft opgeslagen. „Dat is een bewuste keuze, omdat de route voor de heenweg heel erg van de toepassing afhangt”, zegt Van Dijk. „Voor het opsporen van een gaslek volg je bijvoorbeeld op de heenweg de snelste route op basis van de sensor die gas registreert en een camera die je onderweg nergens tegenaan laat botsen.”
De in het onderzoek gebruikte drone is een kleine quadcopter, met vier propellers, de Crazyflie. Die weegt 56 gram en is 12 centimeter groot. „We vonden het belangrijk om het op een kleine drone te demonstreren, omdat die nog niet zelf kon navigeren”, zegt Van Dijk. „Maar de toepassing is ook nuttig voor grotere drones. Die hebben dan niet heel hun computer voor navigatie nodig en kunnen de rekenkracht voor andere dingen inzetten.”