Навигация без GPS. Исследователи создали новую систему для роботов, позаимствованную у муравьев, птиц и крыс

В основе этой технологии — принципы, заимствованные из поведения животных, в частности муравьев, птиц и грызунов. Такой подход может стать решением проблемы, когда традиционные системы навигации, такие как камеры или сенсоры, теряют эффективность из-за плохой видимости или повреждения.

Ключевая идея заключается в создании избыточной системы навигации, которая состоит из трех независимых механизмов. Если один из них выходит из строя, другие автоматически компенсируют его функции. В биологии это явление называется дегенерацией — когда несколько систем выполняют сходные задачи для обеспечения выживания.

Первый компонент системы вдохновлен способностью муравьев ориентироваться в пространстве. Они могут отслеживать свои шаги и направление движения, чтобы определить положение относительно гнезда. Для этого исследователи создали спайковую нейронную сеть — энергоэффективное аппаратное обеспечение, которое выполняет роль внутреннего педометра, способного работать даже в условиях шума в сенсорах.

Второй элемент позаимствовали у птиц. Перелетные виды используют несколько сигналов одновременно, в частности магнитное поле Земли, поляризованный свет, положение Солнца и ориентацию по ландшафту. Роботы могут имитировать эти способности с помощью квантового магнитометра, поляризационного компаса и камеры. Все эти данные обрабатываются через байесовский фильтр, который динамично объединяет информацию. Если один из сенсоров выходит из строя, другие мгновенно подхватывают навигацию.

Третий компонент базируется на способности крыс формировать когнитивные карты в гиппокампе. Они обновляют эти карты только тогда, когда появляются важные изменения в окружении. Роботизированная система работает по похожему принципу — создает карту только при обнаружении значимых ориентиров. Это позволяет экономить энергию, уменьшить нагрузку на процессор и обеспечить стабильную навигацию в сложных условиях. Такой подход значительно эффективнее традиционных систем SLAM, которые постоянно обновляют карту, тратя много ресурсов.

В будущем исследователи также намерены создать карты в масштабе километров, используя более эффективные структуры памяти, а также продолжить изучение других биологических механизмов навигации.