Courtesy of InterestingEngineering
Robot Pintar Menggunakan Sistem Navigasi Tiga Binatang untuk Hadapi Dunia Nyata
Mengembangkan sistem navigasi robot yang terinspirasi dari cara hewan menavigasi lingkungan mereka, guna menghasilkan navigasi robot yang lebih andal dan mandiri di area yang sulit dijangkau oleh GPS dan sensor tradisional.
15 Nov 2025, 18.05 WIB
83 dibaca
Share
Ikhtisar 15 Detik
- Sistem navigasi baru ini terinspirasi oleh kemampuan alami hewan.
- Penerapan redundansi dalam sistem navigasi dapat meningkatkan keandalan robot.
- Penelitian ini membuka peluang untuk penggunaan robot dalam situasi yang sulit dan tidak terjangkau.
Para peneliti telah mengembangkan sistem navigasi baru untuk robot yang terinspirasi oleh cara hewan seperti semut, burung, dan tikus menavigasi dunia mereka. Sistem ini dibuat untuk mengatasi kelemahan GPS dan sensor tradisional yang sering gagal dalam kondisi sulit, seperti visibilitas rendah dan lingkungan yang kotor.
Sistem pertama meniru semut yang mampu menghitung langkah dan arah secara internal menggunakan jaringan saraf spike, sehingga robot bisa melacak posisi meskipun sensor lain terganggu. Ini seperti pedometer super tahan banting yang bisa menjaga navigasi tetap akurat.
Sistem kedua terinspirasi dari burung migrasi yang menggunakan medan magnet bumi, polarisasi cahaya, serta posisi Matahari. Robot menggunakan magnetometer kuantum, kompas polarisasi, dan kamera yang informasinya digabungkan dengan metode Bayesian supaya sensor dapat saling menggantikan saat satu rusak.
Sistem ketiga didasarkan pada tikus yang mampu membuat peta kognitif dan memperbaruinya hanya saat ada landmark penting. Pendekatan ini menghemat energi dan mengurangi beban proses dibandingkan metode SLAM tradisional yang harus selalu memperbarui peta.
Meskipun masih dalam tahap teori, teknologi ini membuka peluang besar untuk aplikasi seperti misi penyelamatan, robot bawah laut, robot di luar angkasa, dan inspeksi industri di tempat gelap serta berantakan. Rencana berikutnya adalah mengembangkan pembelajaran berkelanjutan dalam perangkat keras sehingga robot bisa belajar dan beradaptasi secara mandiri.
Referensi:
[1] https://interestingengineering.com/innovation/robots-get-brain-to-navigate-without-gps
[1] https://interestingengineering.com/innovation/robots-get-brain-to-navigate-without-gps
Analisis Ahli
Sheikder Chandan
"Sistem kami saat ini sudah menggabungkan neural weights pra-konfigurasi, namun kami berencana memperkenalkan teknologi seperti memristive synapses untuk memungkinkan pembelajaran dan adaptasi yang terus-menerus seperti di otak biologis."
Analisis Kami
"Pendekatan mengacu pada evolusi biologis untuk mengatasi keterbatasan teknologi robotik saat ini sangat menjanjikan dan membuka paradigma baru dalam desain sistem navigasi. Namun, tantangan terbesar tetap pada integrasi dan adaptasi pembelajaran dinamis agar sistem benar-benar mandiri dan mampu menangani situasi tak terduga secara real-time."
Prediksi Kami
Di masa depan, robot dengan sistem navigasi terinspirasi hewan ini akan mampu bergerak dan bekerja secara mandiri dalam lingkungan yang kompleks dan berbahaya, seperti misi penyelamatan, eksplorasi luar angkasa, dan inspeksi industri dengan tingkat keandalan yang jauh lebih tinggi.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa fokus utama penelitian ini?A
Fokus utama penelitian ini adalah mengembangkan sistem navigasi robot yang terinspirasi oleh cara hewan seperti semut, burung, dan rats bernavigasi.Q
Bagaimana semut berkontribusi pada sistem navigasi robot?A
Semut berkontribusi dengan menggunakan sistem internal yang mirip dengan pedometer untuk melacak langkah dan arah meskipun dalam kondisi sensor yang bising.Q
Apa yang diadaptasi dari burung migrasi dalam sistem ini?A
Dari burung migrasi, sistem ini mengadaptasi kemampuan untuk menggunakan berbagai petunjuk, termasuk medan magnet dan cahaya terpolarisasi, untuk membantu navigasi.Q
Mengapa rats penting dalam pengembangan sistem navigasi ini?A
Rats penting karena mereka dapat membangun dan memperbarui peta kognitif yang efisien, yang diadaptasi untuk penggunaan dalam sistem navigasi robot.Q
Apa rencana penelitian selanjutnya?A
Rencana penelitian selanjutnya mencakup pengembangan pembelajaran kontinu dan penerapan teknologi baru untuk meningkatkan kemampuan sistem navigasi.
