Om kleine luchtrobots te helpen navigeren in het donker en in andere slecht zichtbare omgevingen, hebben mijn collega’s en ik een op echografie gebaseerd perceptiesysteem geïnspireerd door vleermuis-echolocatie.
De robots van vandaag zijn erg afhankelijk op camera of lichtdetectie en bereikbekend als lidar, of beide. Maar deze sensoren falen onder uitdagende visuele omstandigheden, zoals rook, mist, stof, sneeuw of volledige duisternis.
I een wetenschappelijk ingenieur die bio-geïnspireerde microrobots ontwikkelt. Om deze uitdaging te overwinnen, ja onderzoeksteam het observeren van natuurexperts bij het navigeren bij slecht zicht: vleermuizen. Ze gedijen in donkere, vochtige en stoffige grotten en kunnen obstakels zo dun als een mensenhaar detecteren met behulp van echolocatie die slechts twee paperclips weegt. Ze zenden geluidsgolven uit en luisteren naar zwakke echo’s gereflecteerd door objecten.
Het inschakelen van deze detectie op een luchtrobot is echter een uitdaging omdat de propellers veel geluid produceren. Het is alsof je naar je vriend probeert te luisteren als er een straalmotor naast je opstijgt.
Om dit probleem aan te pakken presenteren we twee hoofdideeën. Ten eerste vermindert een fysiek akoestisch schild, geïnspireerd op het kraakbeen van vleermuisoren, het propellergeluid rond de akoestische sensor, die werkt als het oor van een robot. Ten tweede, een neuraal netwerk genaamd Saranga zwakke echosignalen uit metingen met veel ruis herstellen door patronen in de loop van de tijd te bestuderen, geïnspireerd door de manier waarop vleermuizen geluid verwerken.
Samen zorgt dit ervoor dat de robot de locatie van obstakels in 3D kan inschatten en veilig kan navigeren met behulp van detectievermogen op milliwattniveau.
Waarom het ertoe doet
Dit type drone is erg handig voor zoek- en reddingsacties, vooral in besloten, dynamische en gevaarlijke omgevingen, vanwege zijn kleine formaat en lage prijs. Zoek- en reddingsoperaties worden vaak uitgevoerd in omgevingen waar het zicht zeer slecht is, zoals bosbranden, ingestorte gebouwen, grotten of stoffige buitenomstandigheden. In dit scenario traditionele sensoren zoals camera’s en lidar wordt vaak onbetrouwbaar.
Vleermuizen vertrouwen niet alleen op zicht; in plaats daarvan gebruiken ze echolocatie om de wereld te begrijpen. Ultrasone detectie is onafhankelijk van de lichtomstandigheden en functioneert in rook, stof en duisternis.
Ons werk laat zien dat deze mogelijkheid kan worden toegepast op luchtrobots, zelfs als er sprake is van sterk propellergeluid in het vliegtuig. Sonar, uitgebreid met geluidsafscherming en machinaal leren, belooft een nieuwe klasse kleine, goedkope robots die kunnen werken in omgevingen waar de huidige systemen falen.
Dit onderzoek zou zeer functionele, autonome, kleine luchtrobots mogelijk kunnen maken voor belangrijke humanitaire toepassingen, zoals zoek- en reddingsacties, het bestrijden van stroperij en het verkennen van grotten. AI– Geactiveerde sonarnavigatie kan resulteren in veiligere, snellere en kosteneffectievere robots voor tijdgevoelige operaties waarbij menselijke toegang of grotere helikopters beperkt zijn. Dit is een stap in de richting van de mogelijkheid om zwermen luchtrobots, zoals groepen vleermuizen, in te zetten om gevaarlijke omgevingen te verkennen en naar overlevenden te zoeken.
Doorbraken in wiskundige modellering, ontwerp van neurale netwerken en sensorkarakterisering zullen andere energiezuinige toepassingen voor deze drones mogelijk maken, zoals omgevingsmonitoring. Ons werk kan het vermogen met 1000 keer verminderen, het gewicht met 10 keer en de kosten met 100 keer vergeleken met huidige oplossing.
Welk ander onderzoek wordt er gedaan
De meeste luchtvaartnavigatiesystemen zijn afhankelijk van camera’s, dieptesensoren of lidar, die bij slecht zicht verslechteren. De radar werkt in deze staat maar blijft functioneel zonde van de energie voor een kleine drone. Eerder onderzoek heeft ultrasone detectie voornamelijk onderzocht bij grondrobots, maar de toepassing ervan op luchtrobots is moeilijk vanwege propellergeluid en zwakke signalen.
Wat is het volgende
We werken eraan om de vliegsnelheid, het detectiebereik en de systeemomvang te vergroten. We onderzoeken ook nieuwe bio-geïnspireerde ontwerpen en combineren echografie met andere soorten detectie.
Uiteindelijk is ons doel om een betrouwbare luchtrobot met laag vermogen te bouwen die betrouwbaar kan opereren in dynamische omgevingen en toepassingen in de echte wereld bij zoek- en reddingsacties mogelijk maakt.
Dat Onderzoekssamenvatting is een kort overzicht van interessant wetenschappelijk werk.
Nitin Sanket is assistent-professor robotica-engineering bij Polytechnisch Instituut van Worcester.
Dit artikel is opnieuw gepubliceerd van Gesprek onder een Creative Commons-licentie. Lezen origineel artikel.
