Description du projet
Des insectes aux robots autonomes
Les insectes volants constituent le modèle qui convient le mieux à l’étude de la vision en vol, grâce à leur système nerveux simple et à l’optique fixe de leurs yeux composés. Étant donné que le marché en plein essor de la robotique autonome repose sur le guidage visuel, il est utile d’étudier la manière dont les insectes volants dirigent leur regard en vol. Le projet Vision-In-Flight, financé par l’UE, vise à mener une étude pionnière sur les mécanismes neuronaux de la vision des insectes, en concentrant ses travaux sur le guidage par regard dirigé dans le suivi des objets. En ayant recours à la capture de mouvement à une échelle de haute précision, à la télémétrie neuronale sans fil ultra-légère et à la réalité virtuelle, le projet intègrera la vision des insectes dans les manœuvres de mouvement de vitesse pour permettre un contrôle de qualité sans précédent dans les systèmes autonomes.
Objectif
This project investigates how biological vision operates under the fastest and most challenging motion condition: flight. Specifically, we look beyond gaze stabilization and focus on directed gaze control such as object tracking. Flying insects are ideal model for studying vision in flight due to its relatively simple nervous system and the fixed optics of the compound eyes. Insect vision has elucidated fundamental circuitries of vision via psychophysics, electrophysiology, computational modelling, and connectomics. However, we have limited knowledge on how insects use vision in free flight and what visual signals influence motor control during aerial interactions. This study aims to reveal how flying insects direct their gaze in-flight to extract target information for guidance and to facilitate the execution of complex flight manoeuvres. To achieve this objective, we will advance three emerging techniques: 1) high-precision insect scale motion capture; 2) ultralight wireless neural telemetry; 3) virtual reality for freely flying insects. I was involved in developing the first two methods and they both still require significant development to suit this project. The third budded from a successful ERC project, which enabled virtual reality experiments with freely behaving animals, and also requires additional breakthrough in order to accommodate this project. By advancing these techniques together, we can fully control the visual input of a freely flying insect and simultaneously record relevant visual signals. While modern image sensors and image processing can sometimes surpass biological vision, machine vision systems today still cannot utilize some tactical benefits of directed gaze control. Indeed, learning how to look is one of the best lessons a visually guided system can take from biology. This research informs the control of autonomous systems such as self-driving cars, unmanned aerial taxi, and robotic courier which will revolutionize the upcoming era.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- ingénierie et technologiegénie électrique, génie électronique, génie de l’informationingénierie électroniquecapteurs
- sciences naturellessciences biologiqueszoologieentomologie
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Mots‑clés
Programme(s)
Thème(s)
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2018-STG
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ERC-STG - Starting GrantInstitution d’accueil
SW7 2AZ LONDON
Royaume-Uni