A bio-inspired computational model for motion detection

Tese de Doutoramento (Programa Doutoral em Engenharia Biomédica)Last years have witnessed a considerable interest in research dedicated to show that solutions to challenges in autonomous robot navigation can be found by taking inspiration from biology. Despite their small size and relatively simple nervous systems, insects have evolved vision systems able to perform the computations required for a safe navigation in dynamic and unstructured environments, by using simple, elegant and computationally efficient strategies. Thus, invertebrate neuroscience provides engineers with many neural circuit diagrams that can potentially be used to solve complicated engineering control problems. One major and yet unsolved problem encountered by visually guided robotic platforms is collision avoidance in complex, dynamic and inconstant light environments. In this dissertation, the main aim is to draw inspiration from recent and future findings on insect’s collision avoidance in dynamic environments and on visual strategies of light adaptation applied by diurnal insects, to develop a computationally efficient model for robotic control, able to work even in adverse light conditions. We first present a comparative analysis of three leading collision avoidance models based on a neural pathway responsible for signing collisions, the Lobula Giant Movement Detector/Desceding Contralateral Movement Detector (LGMD/DCMD), found in the locust visual system. Models are described, simulated and results are compared with biological data from literature. Due to the lack of information related to the way this collision detection neuron deals with dynamic environments, new visual stimuli were developed. Locusts Lo- custa Migratoria were stimulated with computer-generated discs that traveled along a combination of non-colliding and colliding trajectories, placed over a static and two distinct moving backgrounds, while simultaneously recording the DCMD activity extracellularly. Based on these results, an innovative model was developed. This model was tested in specially designed computer simulations, replicating the same visual conditions used for the biological recordings. The proposed model is shown to be sufficient to give rise to experimentally observed neural insect responses. Using a different approach, and based on recent findings, we present a direct approach to estimate potential collisions through a sequential computation of the image’s power spectra. This approach has been implemented in a real robotic platform, showing that distant dependent variations on image statistics are likely to be functional significant. Maintaining the collision detection performance at lower light levels is not a trivial task. Nevertheless, some insect visual systems have developed several strategies to help them to optimize visual performance over a wide range of light intensities. In this dissertation we address the neural adaptation mechanisms responsible to improve light capture on a day active insect, the bumblebee Bombus Terrestris. Behavioral analyses enabled us to investigate and infer about the spatial and temporal neural summation extent applied by those insects to improve image reliability at the different light levels. As future work, the collision avoidance model may be coupled with a bio-inspired light adaptation mechanism and used for robotic autonomous navigation.Os últimos anos têm testemunhado um aumento progressivo da investigação dedicada a demonstrar que possíveis soluções, para problemas existentes na navegação autónoma de robôs, podem ser encontradas buscando inspiração na biologia. Apesar do reduzido tamanho e da simplicidade do seu sistema nervoso, os insectos possuem sistemas de visão capazes de realizar os cálculos necessários para uma navegação segura em ambientes dinâmicos e não estruturados, por meio de estratégias simples, elegantes e computacionalmente eficientes. Assim, a área da neurociência que se debruça sobre o estudo dos invertebrados fornece, à area da engenharia, uma vasta gama de diagramas de circuitos neurais, que podem ser usados como base para a resolução de problemas complexos. Um atual e notável problema, cujas plataformas robóticas baseadas em sistemas de visão estão sujeitas, é o problema de deteção de colisões em ambientes complexos, dinâmicos e de intensidade luminosa variável. Assim, o objetivo principal do trabalho aqui apresentado é o de procurar inspiração em recentes e futuras descobertas relacionadas com os mecanismos que possibilitam a deteção de colisões em ambientes dinâmicos, bem como nas estratégias visuais de adaptação à luz, aplicadas por insectos diurnos. Numa primeira abordagem é feita uma análise comparativa dos três principais modelos, propostos na literatura, de deteção de colisões, que têm por base o funcionamento dos neurónios Lobular Gigante Detector de Movimento/ Detector de Movimento Descendente Contralateral (LGMD / DCMD), que fazem parte do sistema visual do gafanhoto. Os modelos são descritos, simulados e os resultados são comparados com os dados biológicos existentes, descritos na literatura. Devido à falta de informação relacionada com a forma como estes neurónios detectores de colisões lidam com ambientes dinâmicos, foram desenvolvidos novos estímulos visuais. A estimulação de gafanhotos Locusta Migratoria foi realizada usando-se estímulos controlados, gerados por computador, efectuando diferentes combinações de trajectórias de não-colisão e colisão, colocados sobre um fundo estático e dois fundos dinâmicos. extracelulares do neurónio DCMD. Com base nos resultados obtidos foi possível desenvolver um modelo inovador. Este foi testado sob estímulos visuais desenvolvidos computacionalmente, recriando as mesmas condições visuais usadas aquando dos registos neuronais biológicos. O modelo proposto mostrou ser capaz de reproduzir os resultados neuronais dos gafanhotos, experimentalmente obtidos. Usando uma abordagem diferente, e com base em descobertas recentes, apresentamos uma metodologia mais direta, que possibilita estimar possíveis colisões através de cálculos sequenciais dos espetros de potência das imagens captadas. Esta abordagem foi implementada numa plataforma robótica real, mostrando que, variações estatísticas nas imagens captadas, são susceptíveis de serem funcionalmente significativas. Manter o desempenho da deteção de colisões, em níveis de luz reduzida, não é uma tarefa trivial. No entanto, alguns sistemas visuais de insectos desenvolveram estratégias de forma a optimizar o seu desempenho visual numa larga gama de intensidades luminosas. Nesta dissertação, os mecanismos de adaptação neuronais, responsáveis pela melhoraria de captação de luz num inseto diurno, a abelha Bombus Terrestris, serviram como uma base de estudo. Adaptando análises comportamentais, foi-nos permitido investigar e inferir acerca da extensão dos somatórios neuronais, espaciais e temporais, aplicados por estes insetos, por forma a melhorar a qualidade das imagens captadas a diferentes níveis de luz. Como trabalho futuro, o modelo de deteção de colisões deverá ser acoplado com um mecanismo de adaptação à luz, sendo ambos bio-inspirados, e que possam ser utilizados na navegação robótica autónoma