電気解析ベースのバイオハイブリッド臭気検出ドローンは、臭気源の局在化のためのシルクモスアンテナを用いた
Summary
本研究では、シルクモスアンテナを用いたバイオハイブリッド臭気検出ドローンの実験プロトコルを紹介する。シルクモスアンテナを用いた実験的な電気アンテノーグラム装置の動作は、スパイラルサージアルゴリズムを用いて臭気源局在化用に設計されたバイオハイブリッドドローンの構造に加えて提示される。
Abstract
空中臭気分子を検出できる化学またはバイオセンサー装置を搭載した小型無人機は、環境・セキュリティ監視・捜索救助活動における応用性から、かなりの注目を集めています。市販の金属酸化物半導体(MOX)ガスセンサーを搭載した小型ドローンは、臭気源の局在化のために開発されています。しかし、そのリアルタイムの臭気検出性能は不十分であることが証明されています。しかし、昆虫嗅覚システムをベースとしたバイオセンシング技術は、市販のMOXガスセンサと比較して、臭い分子に対して比較的高い感度、選択性、リアルタイム応答を示しています。このような装置では、切除された昆虫のアンテナは携帯用臭いバイオセンサー素子として機能し、優れたセンシング性能を発揮することが分かってきた。本研究では、シルクモスアンテナを組み込んだ取り付け可能な電気電解法(EAG)装置を用いた小型自律型バイオハイブリッドドローンを用いて、空気中の臭気分子検出用の実験プロトコルを紹介する。
Wi-Fiモジュールを搭載したセンシング/処理部品を含む取り付け可能なEAGデバイスを開発しました。装置はセンサーの方向性を高めるために簡単なセンサーのエンクロージャが装備されていた。このように、臭気源の局在化は、風上方向を想定しないスパイラルサージアルゴリズムを用いて行った。実験用のバイオハイブリッド臭気検出ドローンは、疑似開放環境(風洞の外)におけるリアルタイムの臭気濃度の違いを同定し、ソースを局在化した。開発されたドローンと関連システムは、効率的な臭気分子検出ツールとして、その高いプログラマビリティに起因する臭い源の局在化アルゴリズムを開発するための適切な飛行プラットフォームとして機能することができます。
Introduction
近年の進歩に伴い、化学検知装置を搭載した小型ドローンは、環境・セキュリティ監視とガス漏れ検知1に非常に適用可能になっています。近年、市販の金属-酸化半導体(MOX)ガスセンサを用いた小型ドローン(直径約 <20cm)が、臭気マッピングや臭気源ローカリゼーション2、3、4を行う用途に適用されている。臭気源を探すとき、ドローンは臭いプルームを追跡する必要があります。しかし、小型ドローンを用いた臭気源の局在化は、大きな課題を抱えています。開放的な環境では、風や景観などの環境要因により、臭気-噴煙構造が絶えず変化します。したがって、ドローンは、時間の経過とともに変化する臭気濃度の違いや方向を識別できる必要があります。しかし、商用MOXセンサーの臭気検出性能は、回復時間が遅いため、リアルタイムセンシングには不十分です。
生物系と人工システムの融合によって形成されたバイオハイブリッドシステムは、ロボット工学とセンサー技術6の最近の傾向であり、既存のアプローチの能力を上回る大きな可能性を示しています。例えば、災害時のゴキブリをベースにしたバイオロボットセンサネットワークの開発7.計算上強化された知性を持つサイボーグラットが迷路8を解く任務を負った実験が行われている。生物模倣ロボットを本物のシマウマの群れに社会統合する可能性は9.
当然のことながら、この傾向は、臭気センサ10の開発に適用されています。例えば、昆虫嗅覚システムに基づくバイオセンサーは、既存のMOXセンサ11と比較して、様々な臭気分子に対して比較的高い感度と選択性を有する。これらのラインに沿って、我々は以前に昆虫の匂い受容体を発現する昆虫細胞と顕微鏡または電子デバイス12、13、14、15、16を組み合わせたバイオハイブリッド臭気バイオセンサーシステムを開発した。また、昆虫アンテナは、電気解剖学(EAG)技術17、18、19を用いて、高感度、選択性、再現性、迅速な応答/回復時間を有する携帯用臭気検出部品として独立して使用することができる。昆虫アンテナ20、21、22、23、またはEAGデバイス24、25を搭載した小型ドローンに基づくEAG技術を用いた地上移動式臭気検知ロボットが、臭気検出および臭気源局在化のために開発された。センサー感度とリアルタイムセンシング能力を示したロボットです。しかし、地上移動ロボットの移動性は、土地の特徴や障害物によって大きく影響されます。また、既存のEAGベースのバイオハイブリッドドローンの飛行性能および臭気源局在化アルゴリズムは、試験条件がテザー飛行24に限定されているか、または小さな風洞25で行われているため、制限されたままである。
この研究では、シルクモス(Bombyx mori)アンテナ26をベースにした最近開発されたバイオハイブリッドドローンを用いて、空気中の臭気検出と臭気源の局在化のための実験的プロトコルを提示する。シルクモスアンテナの臭気応答を検出する無線通信機能を備えた、搭載可能な小型軽量EAGデバイスを開発しました。EAGデバイスは小型無人機に取り付けられ、シンプルなセンサーエンクロージャに取り付けられ、臭気分子のセンサーのダイレクト性を高め、ノイズを低減しました。バイオハイブリッドドローンは、空気中の臭気分子を再現的に検出し、スパイラル運動中の最大臭気濃度を同定しました。さらに、ドローンは、風向情報なしでスパイラルサージアルゴリズムを使用して臭気源を局在化しました。
Protocol
Representative Results
Discussion
EAGデバイスを搭載した移動ロボットは、25年前に20年前に初めて開発されました。それ以来、ドローンを含むロボット技術の大幅な進歩がありました。これらの技術の進歩を踏まえ、我々は、空気中の臭気検出と局在化用シルクモスアンテナをベースにしたEAG装置を搭載した自律型バイオハイブリッドドローンを開発した。本研究は、開発されたバイオハイブリッドドローンの動作と、ドローンを使用した室内での臭気の手動刺激の追跡を実証した。
本研究では、電気伝導ゲルを用いて電極にシルクモスアンテナを取り付けた結果、机上やドローン上でEAG実験を開始する前に、各アンテナの両端が電極としっかりと接触していることを確認した。実験中にEAGデバイスからの信号が突然失われた場合、研究者はまずアンテナと電極の接続を確認します。この問題は、ドローンでのEAG実験でより高い確率で発生した可能性があります。孤立したシルクモスアンテナの寿命は1時間以上ですが、この研究ではゲルが十数分から数十分に乾燥したため、アンテナと電極の接続点にゲルを添加すると、信号強度の回復に役立つ可能性があります。
この研究のドローンは、カメラと飛行安定化のための赤外線センサーを備えたVPSを装備していました。我々は、ドローンが滑らかな床にホバリング中に漂流し、ドローンの体内の下の赤外線センサーの不安定さを引き起こした可能性があることがわかった。タイルのような滑らかな床を持つ部屋でこのドローンを使用して実験を行ったときにも同じ問題が発生しました。そこで、床を上げカーペットで覆い(45cm×45cmの4色のカーペットを使用)、ドローンのドリフトを低減しました。このプロセスは、ドローン上のEAG実験の飛行安定化に有用であることが判明した。
この研究におけるバイオハイブリッドドローンの意義は、臭気濃度を認識する能力と、臭気源に対するセンサーのダイレクト性にあります。ドローンは、風洞の外でリアルタイムの臭気濃度の違いを特定し、スパイラルサージアルゴリズムを使用してソースをローカライズしました(図8)。スパイラルサージアルゴリズム29,30は、プルーム再取得時にプルーム位置情報を必要とせず、鋳造アルゴリズムに比べて比較的高い信頼性を低速度層流流30で示す。このアルゴリズムは、以前は地上移動ロボット30にインストールされていました。しかし、風向きセンサーは、風上方向を認識するために必要とされました。臭気情報を2値化し、濃度を無視した。
昆虫アンテナベースのドローンでは、風センサーなどの追加センサーの取り付けは、ペイロードとバッテリー消費のトレードオフです。また、ドローン上のEAGによって検出された臭気情報は、閾値25を超えたかどうかを判断するために依然として評価された。この研究で使用されるバイオハイブリッドドローン設計は、EAGデバイス自体の方向性を高め、風向センサーを必要としませんでした。センサーのダイレクト性により、風洞よりも複雑な室内環境で、スパイラルの動き時に臭気濃度情報を利用することができました。円筒状のエンクロージャはこの研究で使用されました;しかし、今後、より精巧で軽量なエンクロージャを開発する必要があります。
しかし、この研究で検討したバイオハイブリッドドローンには、いくつかの制限があります。例えば、臭気源の局在の距離は依然として限られていた。その高い移動性のために、ドローンは数十メートルの順序で長距離にわたって臭いを探すことができるはずです。しかし、昆虫アンテナベースのバイオハイブリッドドローンで達成された距離は2m26に制限され、かつ、限られた空間25の風洞で臭気源局在化試験を行った。実用的な臭気検出飛行プラットフォームの開発には、検索距離を延長することが不可欠です。
長距離検索(10m以上)では、臭気濃度の希釈と臭いプルームの複雑な分布が期待されることを考えると、高いセンサーのダイレクト性と効率的な臭気源局在化アルゴリズムが必要です。同じ昆虫の2つのアンテナを使用してステレオセンシングは、方向性23を増加させることができます。商用ガスセンサーを搭載した小型ドローンを用いたほとんどの臭気源局在化実験は、単一のセンサーを使用して行われ、ドローン上のEAGデバイスアレイは行われなかった。そのため、小型ドローンが臭気を感知する可能性を高めるためには、EAGデバイスアレイを開発する必要があります。EAGデバイスアレイは、臭気プルームのより正確な局在化を可能にするため、効率的な臭気源ローカリゼーションアルゴリズムの開発も容易になります。
昆虫アンテナベースのバイオハイブリッド臭気検出ドローンは、基礎的な研究と応用研究の両方に貢献しています。基礎研究の観点から、このようなドローンは、臭気源ローカリゼーションアルゴリズムを開発するためのテストプラットフォームとして使用することができます。様々なアルゴリズムは、以前に提案されている31;しかし、二次元の臭気探しや商用ガスセンサーを行った移動ロボットを用いたテストプラットフォームは、性能が限られています。これらの設定では、提案されたアルゴリズムがパフォーマンスを実証することは困難です。今回の研究では、バイオハイブリッドドローンは、臭気濃度認識能力、センサーのダイレクト性、感度、選択性を実証しました。したがって、より高度なまたは3次元の臭いソースローカリゼーションアルゴリズムでのインストールに大きな約束を示しています。
用途の面では、バイオハイブリッドドローンは、有毒な化学物質/生物学的漏れ、爆発物、捜索救助活動など、生きている動物が近づくのが難しいミッションに展開することができます。このようなドローンをこれらのミッションに適用するには、昆虫アンテナは、ターゲットの臭い源に含まれる臭気分子を検出する必要があります。Silkmothアンテナは、雌のシルクモス性フェロモン以外の臭気分子を検出する可能性を有するために遺伝子組み換え32 することができる。したがって、これらのアプリケーションは現在現実のものになっています。
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この研究は、村田科学財団の研究助成金によって支えられました。著者らは、スマートロボティクス(株)、東京、東京、ドローンプラットフォームの開発とプログラミングを支援し、また、大阪、大阪、日本のアシスト技術株式会社が電子回路の設計を支援することを認め、認めたいと考えています。また、松山茂博士(筑波大学生命環境科学研究科)が精製されたボンビーコルを提供してくれたことに感謝したいと思います。中城拓也氏(東京大学RCAST)でシルクモスの繁殖支援を行う。シルクモス画像の取得支援を行うノトミ祐介氏(東京理科大学大学院理工学研究科)
Materials
| Anemometer | MK Scientific, Kanagawa, Japan | DT-8880 | |
| Circulator | IRIS OHYAMA Inc., Miyagi, Japan | PCF-SC15T | |
| Compact air pump | AS ONE Corporation, Osaka, Japan | NUP-1 | |
| Drone | Shenzhen Ryze Tech Co., Ltd. | Tello EDU | Ryze Tech opens Tello EDU SDK. Our source code is based on SDK 2.0 Use Guide. https://dl-cdn.ryzerobotics.com/downloads/Tello/Tello%20SDK%202.0%20User%20Guide.pdf You can download python code (Tello3.py.) and develop flight programs. |
| EAG device | Custom made | The EAG device has custom software to measure signals and communicate with the PC. | |
| Electrically conductive gel | Parker Laboratories, NJ, USA | Spectra 360 | |
| Ethanol | FUJIFILM Wako Pure Chemical Corporation, Ltd., Osaka, Japan | 057-00456 | |
| Flowmeter | KOFLOC, Kyoto, Japan | RK1600R-12-B-Air-20 | |
| Gas sensor | Sensirion AG, Stäfa, Switzerland | SGP30 | SGP30 breakout board can be used. You can refer the Adafruit_SGP30 github library. https://github.com/adafruit/Adafruit_SGP30 |
| High-sealed storage bottle | FUJIFILM Wako Pure Chemical Corporation, Ltd., Osaka, Japan | 290-35731 | |
| Microcontroller | M5Stack, Shenzhen, China | M5StickC | |
| Purebred silkworm diet | Nosan Corporation Life Tech Department, Kanagawa, Japan | Sausage type | |
| Silkmoth | Ueda-sansyu, Nagano, Japan | a hybrid strain of Kinshu × Showa | |
| Solenoid valve | Takasago Electric, Inc., Nagoya, Japan | YDV-3-1/8 | |
| Wi-Fi access point | Yamaha Corporation, Shizuoka, Japan | WLX313 |
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