目用の小さなレーザーを装備した小型ロボットドローンの群れは、すぐに作物の畑を受粉させたり、倒壊した建物を生存者を探したり、広い範囲で大気質を測定したりすることができます。
2012年、ハーバード大学の研究者は、ミリグラムのみの体重のロボット昆虫を発射したときに見出しを作成し、正常に飛行して着陸するのを観察しました。 1年後、事前にプログラムされたパスをたどることができました。 それ以来、RoboBeeは泳ぎ方を学びましたが、その能力にはまだ大きなギャップがあります：効果的に見ることができません。
バッファロー大学とフロリダ大学の研究者はそれを変えようと取り組んでいます。 次の3年間で、国立科学財団からの110万ドルの助成金の助けを借りて、バッファローのKarthik DantuとフロリダのSanjeev Koppalは、LIDARまたは光検出と測距で使用される技術を縮小して、そこに人間のオペレーターによって運転されることなく、目標に向かって自分自身をナビゲートする能力をドローンします。 Googleの自動運転車のように、数千倍も小さくなります。
「インテリジェントな動作には深度センサーが必要でした」とKoppal氏は言います。 「使用できる技術の種類を考えていたときに、LIDARがリストのトップにいました。」
1960年代にレーザーが発明されてから開発されたLIDARは、レーダーやソナーと同じように機能しますが、光を使用します。 LIDARは、目に見えない一連の光ビームを周囲の領域に送り出すことにより、センサーに反射される光に基づいて環境の詳細な画像を作成します。 Lidarは、可視、紫外、近赤外の波長の光をイメージングに使用できます。波長が短いと、空中のエアロゾルと同じくらい小さな粒子を測定できます。
しかし、最小の商用LIDARシステムの重量は830グラム（約2ポンド）ですが、ロボットの蜂はわずか80ミリグラムで、小さなクリップよりも軽いです。 つまり、マイクロライダー機能を作成するには、Ant-Manレベルの縮小が必要です。
ロボットは小さすぎるため、従来のカメラを使用することはできませんでした。カメラの奥行きを知覚するには、目のような最小距離の間隔が必要であり、ドローンにはそのような部屋はありません。 あらゆる方向からの光の収集に依存しているため、距離と深さを認識するために光線をキャプチャして分析することは論理的なパスでした。 さらに、カメラと画像処理は大量の電力を消費しますが、これはRoboBeesにとっても重要です。 ロボット蜂に搭載された総電力バジェットの約97％が飛行によって消費されます。 コンピューティングおよびセンシングシステムは、残り物のために他のシステムと戦うようになります。
助成金により、Koppalは新しい軽量センサーを設計し、Dantuはそれらのセンサーが収集したデータを最大限に活用できるように数学アルゴリズムに取り組んでいます。 フロリダのKoppalの同僚であるHuikai Xieは、必要なレーザーエミッターの構築に取り組んでいます。
まず、研究者は、ドローンに広角光学系を備えたミラーを使用して、リモートLIDARベースステーションからレーザーパルスを収集し、そのデータを使用してセンサーの適切なアルゴリズムを微調整します。 2番目のステップは、テザー経由でベースステーションまたはバッテリーに電力を供給するドローン自体にレーザーダイオードを取り付けることです。 そこから、究極の目標は、すべてを内部的にパワーアップすることです。
（ハーバードジョンA.ポールソンスクールオブエンジニアリングアンドアプライドサイエンス、マイクロスミスラボ、生物学的に着想を得たエンジニアリングのためのワイス研究所） Microlidarは、内視鏡プローブ、現在臓器や身体構造を視覚化するために現在超音波を採用している手術中に使用される杖のようなツールで使用できます。 ロボットのミツバチの群れ全体が、大気汚染、天気、または広範囲にわたる交通パターンを監視できます。 地形マッピング、地震断層の検出、未発見の鉱床の特定、建築計画、下水道整備など、現在LIDARを採用している分野は潜在的に利益を得る可能性があります。
DantuとKoppalは、無人機用の実行可能なLIDARシステムの構築に注力していますが、データの収集方法と処理方法は、しばしば議論されるハードルです。 ミツバチまたはミツバチの群れは、データ処理の一部を自力で行い、コード化された光パルスを介して、詳細な計算のために基地局にデータを集合的に送信できます。
オレゴン州立大学のジオマティクスの准教授であるMichael Olsenは、LIDARと協力して地形と地形のマッピングを研究し、主に地上のスキャナーを使用して海岸侵食、橋の安全性、地震工学を調べています。 彼は、完全なデータセットを収集する能力の欠如が、従来のLIDARシステムの大きな制約の1つであると言います。
「視線の制約により、データにギャップが生じることは避けられません」とオルセンは言います。 「これらのRoboBeesは、これらのギャップを埋めてより完全なモデルを作成するのに役立つ可能性があります。 LIDARなどのアクティブレーザーシステムの小型化は非常に困難であり、研究者が取り組んでいるのはまったく新しい規模です。 消費電力、重量、サイズの制約に対して非常に興味深いソリューションを考え出したようです。」
マイクロライダーを搭載したミツバチのドローンの群れが密林の樹木を飛び回って各樹木の構造をよりよく捉えることができ、橋の支柱の下で、従来の手法では困難なスキャンを完全に実現することができました。
LIDARは現在、研究および産業用途に使用されていますが、マイクロライダーには多くの家庭用または医療用の用途があります。 ハウスハンターは、販売中の家の完全な3Dレンダリングにアクセスし、部屋の正確な寸法を把握して、家具がどのように適合するかを計画できます。 捜索救助任務は、崩壊した構造物内の小さな空間をくまなく調べることができます。 ホームベースのシステムは、何かがずれているか、行方不明になっているか、または地滑りや地震後に地球が移動した程度を検出できます。 そして、ボディービルダーや減量を求める人は、自分の体の定期的かつ詳細なスキャンを受けて、自分の進歩の程度を知ることができます。
DantuとKoppalは、これらの種類のアプリケーションは今後も長年にわたって使用されることを認めていますが、技術の実際的な性質は有望です。
「RoboBeeで何かできるなら、どこでもできます」とKoppal氏は言います。 「マイクロライダーは、通常のLIDARが使用される場所であればどこでも動作します。 農業や産業にはあらゆる種類のアプリケーションがあり、人々はすでにLIDARを使用して工場の床や農場をマッピングしています。 多くの場合、小型で安価な方が優れています。」
そして、これらのレーザーは強力なザッパーではないことを忘れないでください。 RoboBeesは、それらを使用して分割して征服するのではなく、周囲の世界のより正確なビューを取得するためだけに使用します。
