Onderzoekers onder leiding van de Technische Universiteit Delft hebben een navigatiemethode voor drones ontwikkeld die is geïnspireerd op het gedrag van honingbijen. De aanpak, Bee-Nav, maakt het mogelijk dat kleine drones met weinig rekenkracht en geheugen zelfstandig hun weg vinden en terugkeren naar hun startpunt. De resultaten zijn gepubliceerd in het wetenschappelijke tijdschrift Nature.
Drones worden steeds breder ingezet, bijvoorbeeld voor inspecties in kassen, pakketbezorging en controle van industrieterreinen. Een knelpunt blijft de navigatie: die vraagt vaak veel rekenkracht en geheugen, wat drones zwaarder en energie-intensiever maakt. Het onderzoeksteam onderzocht daarom hoe honingbijen dit probleem oplossen. Deze insecten kunnen met een klein brein grote afstanden afleggen en toch nauwkeurig de weg terugvinden.
Bijen combineren twee technieken. Enerzijds gebruiken ze odometrie, waarbij ze op basis van visuele beweging inschatten hoe ver en in welke richting ze hebben gevlogen. Anderzijds vertrouwen ze op visueel geheugen: ze onthouden hoe hun omgeving eruitziet rond belangrijke locaties. Vooral dat tweede mechanisme was tot nu toe lastig te vertalen naar toepassingen in robotica.
Robotici en biologen
Het onderzoeksteam, met robotici van de TU Delft en biologen van Wageningen University & Research (Wageningen) en de Carl von Ossietzky Universiteit Oldenburg (Duitsland), ontwikkelde een methode waarin beide principes samenkomen. Daarbij gebruiken drones eerst een korte ‘leervlucht’ rond hun startpunt. Tijdens die vlucht leggen ze panoramische beelden vast. Een klein neuraal netwerk van slechts 42 kilobyte verwerkt die beelden en leert de relatie met de positie van de drone.
Na deze leervlucht kan een drone grotere afstanden afleggen en toch terugkeren naar de basis. Tijdens de vlucht houdt het systeem de route bij via odometrie, terwijl het visuele geheugen helpt bij het nauwkeurig terugvinden van de startlocatie. Tests tonen aan dat afwijkingen in de afstandsmeting geen belemmering vormen voor een succesvolle terugkeer.
Verdere verbeteringen
Experimenten in binnenruimtes, zoals de Cyberzoo van de Technische Universiteit Delft, lieten consistente resultaten zien. In buitenproeven op het testveld van Unmanned Valley in Valkenburg vloog de drone tot zeshonderd meter ver. Het succespercentage lag daar rond de 70 procent, mede doordat wind de stabiliteit en beeldkwaliteit beïnvloedde.
Volgens de onderzoekers zijn verdere verbeteringen nodig om de methode robuuster te maken voor praktijkomstandigheden. Mogelijke toepassingen liggen onder meer in de glastuinbouw, waar lichte drones gewassen kunnen inspecteren en vroegtijdig ziekten of plagen kunnen signaleren. Dat kan helpen om opbrengsten te verhogen en verspilling te beperken, zonder zware of complexe navigatiesystemen.
