Vliegende robot leert zelf

Nieuwe trucjes leren aan een robot gaat met vallen en opstaan en dan is hij al gauw stuk. “Bij een vliegende robot is zo’n lesmethode – reinforcement learning in AI-jargon – helemaal uit den boze, want deze zijn nog kwetsbaarder”, zegt onderzoeksleider van het Micro Air Vehicle Laboratory dr. Guido de Croon.

De Croon kreeg eerder dit jaar een TOP-subsidie voor excellente onderzoeksprojecten. Samen met promovendus Frederico Paredes Valles probeert hij vliegende robots, zoals de klapwiekende Delfly – zelflerend te maken. De robots moeten afstanden leren inschatten door middel van diepe neurale netwerken. “Dit is een heel andere aanpak dan reinforcement learning”, zegt De Croon. 

De robot heeft stereovisie en kan daarmee net als mensen diepte zien. Maar de informatie die in elk afzonderlijk 'oog' (camera) binnenkomt, bevat ook diepte-informatie, verpakt in textuur en kleur van objecten bijvoorbeeld. De robot leert zichzelf tijdens de vlucht ook die informatie te gebruiken voor het ontwijken van obstakels.

“Door de informatie van het stereobeeld te combineren met die extra informatie uit ieder oog willen we het zicht van de robot verder opschroeven. Uiteindelijk, na lang trainen, moet de robot zelfs in staat zijn nauwkeurig diepte waar te nemen met slechts een oog. Dat is geen overbodige luxe. De robot kan dan nog door blijven vliegen als een van camera’s uitvalt.”

De Croon werkte al eerder al in opdracht van ESA en NASA aan een zelflerend robotkijksysteem voor de ruimtevaart. Het systeem waar hij nu aan werkt moet een slag geavanceerder worden.