Muchos robots autónomos dependen de la tecnología para crear mapas detallados de su entorno en tiempo real y así determinar su posición. Sin embargo, estos métodos requieren una enorme capacidad de procesamiento y memoria, lo que los hace poco prácticos para implementar en drones pequeños y ligeros. En consecuencia, los drones pequeños se enfrentan al desafío de tener un alcance operativo muy limitado.
Un equipo de investigación internacional de la Universidad Tecnológica de Delft y la Universidad de Wageningen en los Países Bajos, y la Universidad Carl von Ossietzky de Oldenburg en Alemania, se inspiraron en la capacidad de las abejas europeas (Apis mellifera) para regresar a sus colmenas incluso después de recorrer largas distancias, y desarrollaron un nuevo sistema de navegación llamado Bee-Nav que permite a pequeños drones regresar con precisión a sus colmenas incluso desde lugares distantes.
Cómo regresan las abejas a su colmena
La trayectoria de las abejas se basa en dos mecanismos: la integración de la trayectoria y la memoria visual. La integración de la trayectoria es la capacidad de comprender constantemente la posición relativa desde el punto de partida mediante la acumulación de la distancia y la dirección del movimiento. Es similar a tener un podómetro y una brújula incorporados. El mecanismo de las abejas se está investigando a nivel neuronal.
Sin embargo, depender únicamente de las integrales de trayectoria conlleva una disminución de la precisión a medida que se acumulan los errores con el tiempo. Por lo tanto, las abejas utilizan la memoria visual para memorizar el entorno de su colmena con antelación y, posteriormente, corrigen los errores acumulados comparándolos con esa imagen al regresar a ella. Se ha observado que, inicialmente, las abejas recurren a las integrales de trayectoria al regresar a su colmena y, a medida que se acercan, cambian a la memoria visual.
«Sin embargo, todavía no comprendemos del todo qué y cómo aprenden las abejas mediante la memoria visual. Necesitábamos llenar ese vacío para crear un sistema de navegación práctico para robots», explica Guido de Krohn, profesor de la Universidad Tecnológica de Delft.
Inspirado en las habilidades de las abejas, Bee-Nav se basa en un sistema de dos etapas. Primero, un pequeño dron realiza un «vuelo de aprendizaje» a corta distancia alrededor de la estación base, capturando imágenes panorámicas del entorno con una cámara omnidireccional. En ese momento, la dirección y la distancia a la estación base, calculadas mediante integración de trayectoria, se utilizan como datos de entrenamiento para entrenar una pequeña red neuronal, que aprende la correspondencia entre «cuando se observa este paisaje, la estación base se encuentra en esta dirección».
