Home » Productie Industrie » Productie Automatisering » Robots » Honingbijen helpen drones zelfstandig navigeren
Door: Redactie - 22 mei 2026 |
Onderzoekers van de TU Delft hebben een navigatiemethode voor drones ontwikkeld die volledig is gebaseerd op het vlieggedrag van honingbijen. Het systeem, Bee-Nav genaamd, stelt zelfs de kleinste robots in staat om honderden meters ver te vliegen en veilig terug te keren, met een neuraal geheugen van slechts 42 kilobyte. De bevindingen zijn gepubliceerd in Nature.
Honingbijen beschikken over opmerkelijk kleine hersenen, maar weten toch lange afstanden af te leggen en feilloos terug te keren naar hun bijenkorf. Ze gebruiken daarvoor onder meer odometrie: het inschatten van afgelegde afstand en richting aan de hand van visuele bewegingssignalen. Vergelijk het met stappen tellen tijdens een wandeling. Daarnaast vertrouwen de insecten op hun visuele geheugen. Ze onthouden hoe de omgeving eruitziet rondom belangrijke locaties, zoals de ingang van hun nest.
Het wetenschappelijke team, bestaande uit robotici van de TU Delft en biologen van Wageningen University en de Carl von Ossietzky Universiteit in Oldenburg, wilde begrijpen hoe deze twee systemen samenwerken. Die kennis bleek de sleutel tot een praktische robotica-toepassing die geen zware hardware vereist.
De meeste huidige dronesystemen navigeren door gedetailleerde kaarten van hun omgeving te bouwen. Dat vraagt om veel rekenkracht en werkgeheugen, waardoor drones zwaar, duur en energieverslindend zijn. In situaties zonder GPS, zoals in kassen of opslaghallen, wordt dat probleem nog nijpender. Honingbijen laten zien dat er een veel efficiëntere oplossing bestaat.
Volgens hoogleraar Guido de Croon, die het NWO-onderzoeksprogramma naar bio-geïnspireerde AI voor drones leidt, was de grote uitdaging om te achterhalen wat honingbijen precies opslaan in hun visuele geheugen. „We waren gefascineerd door het feit dat honingbijen ver van huis kunnen vliegen via kronkelende routes, maar toch bijna rechtstreeks terugkeren,” aldus De Croon. De combinatie van odometrie en visueel geheugen geeft de dieren een navigatiesysteem dat buitengewoon zuinig omgaat met neurale capaciteit.
In Bee-Nav voert de drone eerst een korte leervlucht uit in de directe omgeving van zijn startpunt, precies zoals honingbijen dat doen wanneer ze voor het eerst de bijenkorf verlaten. Tijdens die vlucht legt het systeem panoramische beelden vast. Een klein neuraal netwerk leert vervolgens die beelden te koppelen aan de richting en afstand naar huis. Het is vergelijkbaar met iemand die zijn eigen straat vanuit alle hoeken leert herkennen voordat hij de wijjk verder in loopt.
Promovendus Dequan Ou, eerste auteur van het artikel, legt uit dat de drone zijn thuisbasis niet hoeft te zien. „We hebben het neurale netwerk getraind met odometrische schattingen van richting en afstand naar huis, ook al worden die na verloop van tijd minder nauwkeurig. De vraag was of dat voldoende zou zijn.” Het antwoord bleek ja: het systeem werkt met een neuraal geheugen van slechts 3,4 kilobyte voor korte afstanden en 42 kilobyte voor vluchten tot 600 meter. Die extreme zuinigheid maakt het geschikt voor drones die amper tientallen grammen wegen.
De onderzoekers testten Bee-Nav in meerdere omgevingen. In de Cyberzoo van de TU Delft keerde de drone vanuit verschillende startposities succesvol terug naar zijn basis. Op Unmanned Valley in Valkenburg vloog het toestel meer dan 600 meter ver en vond het alsnog de weg terug. In grote binnenruimtes, zoals hangars, presteerde het systeem bij elke test uitstekend.
Bij winderige omstandigheden buiten daalde het slagingspercentage tot zeventig procent. De wind deed de drone kantelen, waardoor de camerabeelden moeilijker te interpreteren waren. Verbetering van die windbestendigheid is dan ook de volgende onderzoeksprioriteit van het team.
Een veelbelovende toepassing van honingbijen-geïnspireerde navigatie ligt in de glastuinbouw. Lichtgewicht drones zouden gewassen kunnen inspecteren en ziekten of plagen in een vroeg stadium kunnen opsporen. Telers kunnen daarmee hun opbrengst verhogen en verspilling verminderen. Bee-Nav is bijzonder geschikt voor dergelijke scenario’s, omdat de drones licht moeten zijn en veilig voor medewerkers die in de buurt werken.
De technologie sluit aan bij een bredere trend waarin AI-drones steeds autonomer opereren in industriële omgevingen. Het verschil is dat Bee-Nav een fractie van de rekenkracht nodig heeft die conventionele systemen vereisen. Waar gangbare methoden megabytes aan kaartdata opslaan, komt Bee-Nav toe met een geheugenfootprint die kleiner is dan een gemiddelde e-mail.
Het onderzoek biedt bovendien nieuw wetenschappelijk inzicht in hoe vliegende insecten de weg naar hun bijenkorf terugvinden, en hoe visueel leren die reis mogelijk beïnvloedt. Voor de industrie betekent het dat autonome inspectie in GPS-vrije ruimtes binnen handbereik komt, zonder de zware en dure hardware die daar tot nu toe voor nodig was.
Dit artikel delen op je eigen website? Geen probleem, dat mag. Meer informatie.
IndustrieVandaag is een onafhankelijk platform met het laatste nieuws van vandaag over de procesindustrie, industrial processing, productie industrie, maakindustrie en elektronica industrie.
Neem contact met ons op:
Tel +31 (0)23 737 07 63
Email via contactpagina
