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 huidige robots zijn sterk afhankelijk op camera’s of lichtdetectie en bereikbekend als lidar, of beide. Maar deze sensoren falen in visueel uitdagende omstandigheden, zoals rook, mist, stof, sneeuw of volledige duisternis.
Ik ben een wetenschappelijk ingenieur die bio-geïnspireerde microrobots ontwikkelt. Om deze uitdaging op te lossen, mijn onderzoeksteam keek naar de experts van de natuur op het gebied van navigeren bij slecht zicht: vleermuizen. Ze gedijen goed in donkere, vochtige en stoffige grotten en kunnen met behulp van echolocatie obstakels zo dun als een mensenhaar detecteren, terwijl ze slechts twee paperclips wegen. Ze zenden geluidsgolven uit en luister naar zwakke echo’s gereflecteerd door objecten.
Het inschakelen van deze detectie op luchtrobots is echter een enorme uitdaging, omdat propellers veel lawaai genereren. Het is een beetje alsof je naar je vriend probeert te luisteren terwijl er een straalmotor naast je opstijgt.
Om dit probleem op te lossen, presenteren we twee belangrijke ideeën. Ten eerste vermindert een fysiek akoestisch schild, geïnspireerd op het oorkraakbeen van vleermuizen, het propellergeluid rond de akoestische sensoren, die fungeren als de oren van de robot. Ten tweede, een neuraal netwerk genaamd Saranga herstelt zwakke echosignalen van metingen met veel ruis door patronen in de loop van de tijd te leren, geïnspireerd door de manier waarop vleermuizen geluid verwerken.
Samen zorgen deze ervoor dat de robot de locaties van obstakels in 3D kan inschatten en veilig kan navigeren met behulp van detectievermogen op milliwattniveau.
Waarom het ertoe doet
Dit soort drones zijn erg handig voor zoek- en reddingsacties, vooral in besloten, dynamische en gevaarlijke omgevingen, omdat ze klein en goedkoop zijn. Zoek- en reddingsoperaties vinden vaak plaats in omgevingen waar het zicht zeer slecht is, zoals bosbranden, ingestorte gebouwen, grotten of stoffige buitenomstandigheden. In deze scenario’s worden traditionele sensoren zoals camera’s en lidar gebruikt worden vaak onbetrouwbaar.
Vleermuizen vertrouwen niet alleen op zicht; in plaats daarvan gebruiken ze echolocatie om de wereld waar te nemen. Ultrasone detectie is niet afhankelijk van de lichtomstandigheden en werkt in rook, stof en duisternis.
Ons werk laat zien dat het mogelijk is om deze mogelijkheid naar luchtrobots te brengen, ondanks het sterke propellergeluid aan boord. Sonar, versterkt door geluidsafscherming en machinaal leren, belooft een nieuwe klasse van kleine, goedkope robots mogelijk te maken die kunnen werken in omgevingen waar de huidige systemen falen.
Dit onderzoek kan zeer functionele, autonome, kleine luchtrobots mogelijk maken voor kritische humanitaire toepassingen, zoals zoek- en reddingsacties, het bestrijden van stroperij en het verkennen van grotten. AI-enabled sonarnavigatie zou kunnen leiden tot veiligere, snellere en kosteneffectievere robots voor tijdgevoelige operaties waarbij de toegang van mensen of grotere helikopters beperkt is. Dit is een stap in de richting van de mogelijkheid om zwermen luchtrobots, net als 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 duizend keer verminderen, het gewicht tien keer verminderen en de kosten honderd keer verminderen in vergelijking met huidige oplossingen.
Welk ander onderzoek wordt er gedaan
De meeste luchtnavigatiesystemen zijn afhankelijk van camera’s, dieptesensoren of lidar, die bij slecht zicht verslechteren. Radar werkt onder deze omstandigheden, maar is dat ook energie-intensief voor kleine drones. Eerder onderzoek heeft vooral onderzoek gedaan naar ultrasone detectie op grondrobots, maar de toepassing ervan op luchtrobots was moeilijk vanwege propellergeluid en zwakke signalen.
Wat is het volgende
We werken aan het verbeteren van de vliegsnelheid, het detectiebereik en de systeemgrootte. We onderzoeken ook nieuwe bio-geïnspireerde ontwerpen en combineren echografie met andere soorten detectie.
Uiteindelijk is ons doel om betrouwbare luchtrobots met een laag vermogen te bouwen die betrouwbaar kunnen opereren in dynamische omgevingen en echte inzet bij zoek- en reddingsacties mogelijk maken.
De Onderzoekskorting is een korte kijk op interessant academisch werk.
Nitin Sanket is assistent-professor robotica-engineering bij Polytechnisch Instituut van Worcester.
Dit artikel is opnieuw gepubliceerd van Het gesprek onder een Creative Commons-licentie. Lees de origineel artikel.
