Your SlideShare is downloading. ×
BpSM 2014.04. - Vásárhelyi Gábor: Drón vs. galamb - csoportos mozgás a köbön
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×

Introducing the official SlideShare app

Stunning, full-screen experience for iPhone and Android

Text the download link to your phone

Standard text messaging rates apply

BpSM 2014.04. - Vásárhelyi Gábor: Drón vs. galamb - csoportos mozgás a köbön

230
views

Published on

Drón vs. galamb - csoportos mozgás a köbön …

Drón vs. galamb - csoportos mozgás a köbön

Vásárhelyi Gábor - ELTE TTK Biológiai Fizika Tsz

Az ELTE Biológiai Fizika Tanszékén egy fél évtizede fut a csoportos mozgással foglalkozó ERC Advanced Pályázat (COLLMOT), melynek keretében állatok és robotok csoportos viselkedését vizsgáljuk a legmodernebb érzékelő technológiák, statisztikus fizika, szuper-számítógépek és etológusok segítségével. Előadásomban a csoportosan repülő drónjainkról és a hozzájuk vezető etológiai kutatásokról szeretnék beszélni. Szó lesz a csoportos mozgás minden olyan tulajdonságáról, melyet felhasználhatunk csapatban repülő robotok tervezéséhez, és szó lesz mindarról, amit az állatokról tanultunk a repülő robotok építése kapcsán.

Budapest Science Meetup, 2014.04.10.


0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
230
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. hálózatok: irányíthatóság, hierarchia, adathalászat sejtek, szövetek: mintázat, szegregáció, perkoláció madarak, emlősök: szociális dinamika, vezetés robotok, drónok: vezéregyedek, autonómia szimulációk: csoportos döntés, optimális hierarchia hardver, szoftver: GPS, INS, videó 2
  • 2. http://www.wired.com/wiredscience/2013/03/powers-of-swarms/all/ Milyen a csoportos mozgás? 3
  • 3. U n i v e r z á l i s 4
  • 4. Önhajtott, nem egyensúlyi Hatékony, stabil önszerveződő 5
  • 5. Egyszerűen modellezhető, mégis bonyolult… 6
  • 6. 7
  • 7. Vicsek-modell, 1995 • Állandó sebességű, önhajtott részecskék • Sebesség irányát befolyásolja: – Szomszédos részecskék sebességének iránya – Zaj Vicsek, T.; Czirok, A.; Ben-Jacob, E.; Cohen, I.; Shochet, O. (1995). "Novel type of phase transition in a system of self-driven particles". Physical Review Letters 8
  • 8. Kontextustól függő hierarchiák galambcsapatokban Benj Petit1, Zsuzsa Ákos2, Máté Nagy12, Isabella Roberts-Mariani1, Dániel Ábel2, Gábor Vásárhelyi2, Dóra Bíró1, Tamás Vicsek2 1Department of Zoology, University of Oxford 2Department of Biological Physics, ELTE 9 M. Nagy, G. Vásárhelyi, B. Pettit, I. Roberts-Mariani, T. Vicsek, D. Biro, “Context- dependent hierarchies in pigeons,” PNAS, 2013
  • 9. Automata dominancia mérés 10
  • 10. Navigációs kompetencia mérés ]3;3[' )'()'( ),( ststtji ij tvtv tCorr      )),(max()(* tCorrt ijij   Nagy, M., Ákos, Z., Biro, D., & Vicsek, T., „Hierarchical group dynamics in pigeon flocks,” 2010 Nature 11
  • 11. Stabil hierarchia 30 fős galambcsapat csoportos repülésében 12
  • 12. Kontextusfüggő stabil hierarchiák 13
  • 13. Csoportosan repülő robotok Szörényi Tamás, Tarcai Norbert, Virágh Csaba, Somorjai Gergő, Nepusz Tamás, Vásárhelyi Gábor, Vicsek Tamás ELTE Biológiai Fizika Tanszék 14
  • 14. Építsünk drón csapatot, ami… • autonóm (központi irányítás nélkül repül) • meta egyedként irányítható, feladatokat önszerveződően old meg • bio-inspirált: Mit vehetünk át az állatvilág csoportos mozgásából? • minket is inspirál: Mit tanítanak nekünk a drónok az állatok mozgásáról? 15
  • 15. Központi irányítás + VICON 16 Vijay Kumar, University of Pennsylvania http://www.youtube.com/watch?v=4ErEBkj_3PY
  • 16. Előre definiált egyéni útvonalak 17 Ars Electronica Futurelab / Linz, Austria http://youtu.be/ShGl5rQK3ew
  • 17. MikroKopter L4-ME http://mikrokopter.de/ • ~1000 € • Nyílt forráskódú szoftver / hardver • >20 min repülési idő • ~1 kg terhelés • stabil lebegés/repülés • alkatrész beszerezhető (Németország) 18
  • 18. Saját fejlesztésű pilóta egység • GPS, gyorsulásmérő, giroszkóp, mágneses iránytű, légnyomás mérő, hőmérő • Vezetéknélküli kommunikáció (XBee) • Onboard számítógép (GumStix), 600 MHz, 512MB, Linux, valós idejű vezérlés, 13g, 1W • Összesen: 6x6 cm, 100 g 19
  • 19. GPS, Xbee (szem, fül+hang) FlightCtrl (agytörzs) RC (kéz) 20
  • 20. Flocking algoritmus alapok 21 Rövid hatótávú taszítás: ütközést el kell kerülni, túl közel taszítják egymást Nagy hatótávú vonzás: aki messze van, a csapat felé megy Közepes hatótávú irányillesztés: egyensúlyi távolságban sebességeket össze kell hangolni De az élet nem ilyen egyszerű ám…
  • 21. Késleltetett infó terjedés 22 Lokális késleltetés = 13s / 16 egyed ≈ 0.8 sec/egyed!!! source: http://www.youtube.com/watch?v=Cj_NeOtehqM half speed
  • 22. Késleltetés + hajtás = 23 öngerjesztett rezgés
  • 23. 24 Késleltetés + hajtás = öngerjesztett rezgés
  • 24. Öngerjesztett kaotikus rezgések (realisztikus szimulációs keretrendszer) 25Solution: velocity alignment is introduced as viscous friction
  • 25. Probléma #2: minden zajos • GPS hiba: ~2-3 m pozíció, ~0.3 m/s sebesség • Zajos érzékelők (magasság, gyorsulás, szögsebesség) • Irány/állásszög hiba (GPS + INS fúzióból) Belső zajok Külső zajok • Szél, termikek • Légnyomás, hőmérséklet • Napkitörések 26
  • 26. Az egyetlen egyenlet dia 𝑣 𝑖 𝑡 + ∆𝑡 = 𝑣 𝑖 𝑡 + 1 𝜏 𝑣 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘 𝑖 − 𝑣 𝑖 𝑡 ∆𝑡 + 𝑎 𝑝𝑜𝑡 𝑖 ∆𝑡 + 𝑎 𝑑𝑎𝑚𝑝 𝑖 ∆𝑡 𝑣 𝑡𝑟𝑎𝑐𝑘 𝑖 = 𝑣0 𝑣 𝐶𝑂𝑀 𝑖 + 𝑣 𝑡𝑟𝑔 𝑖 𝑣 𝐶𝑂𝑀 𝑖 + 𝑣 𝑡𝑟𝑔 𝑖 𝑖𝑓 𝑣 𝐶𝑂𝑀 𝑖 + 𝑣 𝑡𝑟𝑔 𝑖 > 𝑣0 𝑣 𝐶𝑂𝑀 𝑖 + 𝑣 𝑡𝑟𝑔 𝑖 𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑤𝑖𝑠𝑒 𝑣 𝑡𝑟𝑔 𝑖 = 𝛼𝑣0 𝑓 𝑥 𝑡𝑟𝑔 − 𝑥 𝐶𝑂𝑀 𝑥 𝑡𝑟𝑔 − 𝑥 𝐶𝑂𝑀 𝑥 𝑡𝑟𝑔 − 𝑥 𝐶𝑂𝑀 𝑣 𝐶𝑂𝑀 𝑖 = 𝛽𝑣0 𝑓 𝑥 𝐶𝑂𝑀 − 𝑥 𝑖 𝑥 𝐶𝑂𝑀 − 𝑥 𝑖 𝑥 𝐶𝑂𝑀 − 𝑥 𝑖 𝑎 𝑑𝑎𝑚𝑝 𝑖 = 𝐶 𝑣 𝑗 − 𝑣 𝑖 𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 2 𝑗≠𝑖 𝑎 𝑝𝑜𝑡 𝑖 = −𝐷 𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 − 𝑟0 𝑗≠𝑖 𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 , if 𝑥 𝑗 − 𝑥 𝑖 < 𝑟0 0 otherwise, 27 taszítás (gerjesztő) illeszkedés (csillapító) vonzás sima függvény ráhagyással formáció + célpont követés
  • 27. 28 Videó dokumentáció: Lőrincz Mátyás EU ERC COLLMOT
  • 28. 2-szintű hierarchia: célpont követés (valós adatok vizualizációja)
  • 29. Önhajtott önszerveződés (valós adatok vizualizációja)
  • 30. SPP modell, objektum elkerülés (realisztikus szimulációs keretrendszer) 31
  • 31. Néhány felhasználás • Csoportos meg- figyelés, keresés, filmezés: – Mezőgazdasági monitorozás – Mentőakciók – Állatvilág, autópálya, Tour de France, Matrix 4, … • Csomag kézbesítés • Szunyogirtás 32 Katonai alkalmazások?
  • 32. EU ERC COLLMOT (2009-2014) http://hal.elte.hu/flocking A kutatást részben támogatta: Magyary Zoltán Posztdoktori Ösztöndíj, TÁMOP 4.2.4.A/1-11-1-2012-0001 33
  • 33. 34