Los insectos que evitan amenazas inminentes inspiran la nueva generación de robots
Los insectos han desarrollado a lo largo de la evolución una gran capacidad de percepción del movimiento para responder de forma rápida en entornos dinámicos complejos. Tienen una capacidad única para abordar el movimiento visual, diferenciar pequeños objetivos en movimientos y detectar estímulos inminentes. Todo ello les permite responder con rapidez y evitar colisiones. El sistema visual de los insectos les permite reconocer señales motoras y discriminar diferentes patrones en el maremágnum visual, gracias a lo cual pueden responder con celeridad. Aunque aún no se comprenden del todo los mecanismos subyacentes, este sistema visual constituye una fuente de inspiración para desarrollar sistemas visuales artificiales para la percepción del movimiento. Es más, existe un gran potencial para crear modelos informáticos de las rutas visuales de los insectos. Estos modelos podrían contribuir al diseño de sensores innovadores para futuros robots inteligentes y totalmente automatizados.
Modelización del sistema neuronal visual de los insectos
El proyecto STEP2DYNA reunió a neurobiólogos, modelizadores de sistemas neuronales, investigadores de robótica e ingenieros para estudiar el sistema neuronal visual de los insectos y conseguir modelizarlo para aplicaciones robóticas. La investigación se llevó a cabo con el apoyo de las Acciones Marie Skłodowska-Curie y se centró en modelizar la detección del movimiento en insectos. Los investigadores trabajaron en dos detectores de movimiento, LGMD1 y LGMD2, localizados en la región del sistema visual del cerebro de la langosta, que permiten a estos animales responder con precisión a los objetos que se aproximan. El consorcio desarrolló algoritmos inspirados en insectos basadosen los mecanismos de lóbulo detector gigante de movimiento (LGMD, por sus siglas en inglés), que permiten a los robots terrestres o los vehículos aéreos no tripulados (UAV, por sus siglas en inglés) detectar colisiones inminentes mientras se mueven o vuelan en entornos dinámicos complejos. «A diferencia de LGMD1, que responde a objetos que se aproximan desde un fondo brillante u oscuro, LGMD2 muestra selectividad hacia objetos oscuros en movimiento contra un fondo brillante en profundidad, una situación parecida a la que se enfrentan los vehículos terrestres y los robots», explica Shigang Yue, coordinador del proyecto. Además, el equipo combinó información de las neuronas selectivas de dirección y las pequeñas neuronas detectoras de movimiento de la mosca del vinagre para generar una red neuronal sintética.
Uso en robots de algoritmos bioinspirados
Los algoritmos inspirados en insectos de STEP2DYNA son relativamente simples pero son muy eficaces. Se centran solo en señales de movimiento fundamentales y calculan los bordes de expansión de los objetos que se aproximan, por lo que el color, la forma y otras características físicas de los objetos no son tan importantes. «Estas prestaciones reducen de forman notable la complejidad de cálculo, por lo que estos algoritmos son adecuados para aplicaciones en tiempo real», destaca Yue. El equipo creó una plataforma multisensor, prestando especial atención al diseño de «hardware» y «software». Los experimentos de vuelo con drones permitieron validar la capacidad del detector de colisiones basado en visión LGMD para operar de manera eficaz en diferentes entornos dinámicos con fondos complejos. Las pruebas ulteriores en microrrobots terrestres y UAV también fueron un éxito, lo que demuestra aún más el potencial de estas metodologías para aplicaciones en máquinas voladoras fabricadas por el hombre, con un menor tamaño, consumo de energía y potencia de cálculo. Según Yue: «El siguiente paso consistirá en examinar los mecanismos de la visión binocular en los insectos y cómo contribuye a la percepción de la profundidad con un número tan limitado de neuronas para detectar amenazas potenciales con mayor precisión que con un solo ojo». Para seguir esta línea de investigación se necesitará financiación adicional.
Palabras clave
STEP2DYNA, insectos, robots, LGMD, sistema visual, UAV, vehículo aéreo no tripulado
