Американские инженеры разработали детектор препятствий, имитирующий работу зрительной системы саранчи. Получившееся устройство имеет размеры порядка единиц микрометров и представляет собой фотодетектор на основе дисульфида молибдена, встроенный в структуру, похожую по архитектуре на энергонезависимую ячейку памяти. Одним из основных достоинств нового сенсора является низкое энергопотребление в диапазоне от пикоджоулей до наноджоулей, говорится в статье, опубликованной в журнале Nature Electronics.
Способность вовремя обнаруживать препятствия и реагировать на потенциальную угрозу столкновения критически важна для безопасного движения автономных роботов и транспортных средств. Сегодня эта задача решается, например, с использованием систем зрения, состоящих из лидаров и камер, данные с которых обрабатываются сложными алгоритмами, требующими значительных вычислительных ресурсов. Такие системы громоздки и потребляют много энергии.
Решением проблемы мог бы стать компактный узкоспециализированный сенсор, в котором обработка сигналов о сближении и возможном столкновении происходит на аппаратном уровне, устраняя этапы передачи и обработки больших массивов информации. Это позволило бы снизить сложность, громоздкость и энергопотребление бортовых систем дронов и автономных машин.
Американские инженеры под руководством Саптарши Даса (Saptarshi Das) из Университета штата Пенсильвания обратили внимание на особенности нервной системы насекомых и создали детектор препятствий, работающий по принципам, схожим с работой зрительной системы саранчи, которая при очень ограниченных ресурсах способна за миллисекунды реагировать на угрозу столкновения.
Во время миграции саранча образует рои, насчитывающие сотни миллионов особей, при этом отдельные насекомые практически не сталкиваются друг с другом в полете. Ключевую роль в этой способности играет нейрон зрительной системы саранчи под названием лобулярный гигантский детектор движения (lobula giant movement detector). Этот нейрон получает и обрабатывает два сигнала, идущих с фоторецепторов насекомого. Один содержит информацию об угловых размерах приближающегося объекта, а второй — о его угловой скорости. При этом сигнал об угловой скорости носит возбуждающий характер, а сигнал о размерах объекта — тормозящий. После обработки суммы этих сигналов нейрон генерирует спайк, пик которого достигается до момента столкновения, оставляя насекомому время на реакцию уклонения. При этом насекомое способно отфильтровывать не несущие угрозы сигналы: фон и приближающиеся объекты, которые не находятся на пути прямого столкновения.
Для того чтобы реализовать описанный выше механизм, инженеры построили микроскопическое (порядка нескольких микрометров) оптоэлектронное устройство, состоящее из фотодетектора, помещенного на вершину энергонезависимой металл-оксид-полупроводниковой ячейки памяти с плавающим затвором.
В качестве фотодетектора используется монослой полупроводника дисульфида молибдена, выращенный методом осаждения из газовой фазы. Слой фотодетектора с нанесенными на него электродами, играющими роль стока и истока носителей заряда, расположен на слое диэлектрика — оксида алюминия, который, в свою очередь, располагается на структуре, состоящей из платины и нитрида титана, выполняющей функцию плавающего затвора. Ниже расположен слой сильнолегированного полупроводника кремния, который служит управляющим затвором.
Падающий на фотодетектор свет приводит к возрастанию на выходе устройства тока, что служит сигналом о сближении с препятствием и играет роль возбуждающего сигнала. При этом подача на управляющий затвор устройства последовательностей импульсов определенного напряжения приводит к изменению заряда на плавающем затворе и к уменьшению тока на выходе устройства. Этот эффект используется как аналог сигнала торможения в нейроне саранчи. При увеличении интенсивности света, означающем приближение объекта к сенсору, сумма возбуждающего и тормозящего сигналов будет иметь немонотонный характер, имитирующий спайк в нервной системе саранчи.
Расчеты показали, что новый биомиметический детектор препятствий потребляет энергию в диапазоне от пикоджоулей до наноджоулей, что почти в тысячу раз меньше, чем аналогичные устройства, создававшиеся ранее с использованием других технологий.
На данный момент разработчики исследовали возможности детектора только в ситуациях прямого столкновения. Для этого достаточно одного детектора, однако при этом нельзя определить направление, с которого приближается объект. Для решения этой проблемы инженеры предлагают объединять сенсоры в плоскую матрицу, помещенную в фокальную плоскость линзы, которая фокусирует свет на определенных областях матрицы в зависимости от направления лучей падающего света.
Разработка эффективных алгоритмов не менее важна при решении задачи избегания столкновений. Например, американские инженеры использовали методы глубокого обучения для того, чтобы научить рой летающих дронов двигаться, избегая столкновений с препятствиями и друг с другом и компенсировать, создаваемые соседними дронами аэродинамические возмущения.
Андрей Фокин