Araştırmacıların, belirli hayvanların çevrelerinde nasıl hareket ettiklerine dayalı yeni bir navigasyon sistemi geliştirdikleri bildirildi. Karıncalar, kuşlar ve fareler gibi hayvanlara odaklanan bu keşif, robotların geleneksel Küresel Konumlandırma Sistemi’nin (GPS) zorlandığı alanlarda yön bulmalarına yardımcı olabilir.
Robotlar GPS olmadan nasıl yön bulabilir?
Günümüzde, GPS olmayan navigasyon sistemleri (kameralar ve sensörler gibi) görüş mesafesinin düşük olduğu durumlarda arızalanma eğilimindedir. Ayrıca, sahada kirlenmeye veya hasar görmeye de yatkınlar. Karıncalar gibi hayvanlar da kaotik ortamlarda hareket etmek için gelişmiş yöntemler geliştirdikleri için, potansiyel alternatif yöntemler için mükemmel adaylar olarak görülüyorlardı.
Fikrin özünde, robotlara navigasyon sistemleri söz konusu olduğunda yedeklilik sağlamak yatıyor. Bunun yerine, robotlar üç adet üst üste binen sistem kullanmaktan faydalanabilirler. Biri arızalanırsa, diğerleri otomatik olarak telafi eder. Biyolojide buna dejenerasyon denir; bu durumda hayatta kalmak için birden fazla sistem benzer işler yapar. Hayvanlardan ilham alan navigasyon sistemlerinin ilki karıncalardan gelir. Karıncalar, yuvaya göre nerede olduklarını bilmek için adımlarını ve yönlerini dahili olarak takip edebilirler. Bu amaçla araştırmacılar, benzer bir tetikleyici sinir ağı (beyin benzeri, düşük enerjili donanım) oluşturdular. Bu, sensörler gürültülü olsa bile izlemeyi sürdüren süper güçlü bir dahili adım sayar gibi davranıyor. İkincisi ise kuşlar aleminden geliyor.
[bkz url= https://www.techinside.com/gunes-enerjili-otoparklar-icin-kelepce-gelistirildi]
Göçmen kuşlar, Dünya’nın manyetik alanını algılamak da dahil olmak üzere yön bulmak için aynı anda birden fazla ipucu kullanır. Ayrıca polarize ışık, Güneş’in konumu ve yer işaretlerini akıllıca kullanarak yön tespit edip yön bulabilirler.
Ekip, robotların bu yetenekleri bir kuantum manyetometresi (manyetik alan yönünü algılayan) kullanarak taklit edebileceğini savunuyor. Polarizasyon pusulasından (gökyüzü polarizasyonunu görmek için) ve bir kameradan gelen diğer girdiler, bu girdileri dinamik olarak birleştiren bir Bayes filtresinden geçirilebilir. Bir sensör “ölürse” (örneğin kamera bozulursa), diğerleri anında devreye girer. Üçüncü ve son doğadan ilham alan navigasyon sistemi ise kemirgenlerden geliyor.
Sıçanlar, hipokampüslerinde bilişsel haritalar oluşturabilir ve bunları yalnızca önemli bir değişiklik olduğunda güncelleyebilirler. Yeni robot navigasyon sistemi de, yalnızca önemli noktaları gördüğünde harita oluşturarak benzer bir görevi yerine getirebilir.
