У лабораторији за роботику Политехничког института у Вустеру (WPI) тестирају мали дронови засновани на ехолокацији Ови дронови слични слепим мишевима су дизајнирани да раде тамо где вид закаже: у мраку, густом диму или олујама. Ове летелице величине длана су усмерене ка мисије потраге и спасавања у сценаријима који су тренутно веома компликовани за пословне моделе.
Тим, који предводи Нитин Санкет, ванредни професор роботике на WPI, полази од веома распрострањене стварности у ванредним ситуацијама: Катастрофе су прекинуле снабдевање струјом И многе операције се одвијају ноћу. Зато су црпели инспирацију из природе да би створили платформе које лете са „ушима“ уместо да се ослањају на камере, појачане навигацијом и алгоритмима за управљање са малом потрошњом енергије.
Како ехолокација функционише у овим микродроновима?
Прототип користи ултразвучни сензор Једноставно је, слично као код аутоматских славина, емитује импулсе и мери одјек како би се закључиле удаљености и избегли судари. Овај принцип, сличан оном који користе слепи мишеви, омогућава му да детектује транспарентне препреке или са ниским контрастом, где камере не би биле довољне.
У лабораторијским демонстрацијама, дрон је прво лансиран при амбијенталном светлу, а затим при слабом осветљењу. пригушено црвено светлокао и вештачка магла и снег. Приликом приближавања зиду од плексигласа, систем је више пута кочио и кретао се уназад, показујући да је акустични одјек довољан за безбедно маневрисање.
Једна од препрека била је бука пропелерашто је загађивало ултразвучна очитавања. Да би ублажили ово, истраживачи су дизајнирали кућишта штампана 3Д штампачем која смањују сметње и усмеравају акустични сноп, побољшавајући однос сигнал-шум у лету.
Тим допуњује физички аспект са вештачка интелигенција да филтрирају и класификују одјеке у реалном времену. Ови модели помажу у разликовању релевантних рефлексија од буке и лажних аларми, што је кључни фактор ако желите да се прилагодите сложенијим мисијама без повећања потрошње енергије.
Од прототипова до аутономних ројева
Поред основног лета, истраживачи желе да пређу са ручна контрола до кооперативних распоређивања. Идеја је да неколико дронова подели терен, учи из онога што други виде (или чују) и доноси локалне одлуке о томе где да настави претрагу, док човек делује као стратешки надзорник.
У том смислу, Рајан Вилијамс, ванредни професор на Технолошком универзитету Вирџиније, радио је на програмирању дронова који координирају своје путање са спасилачким тимовима. Његова група је користила историјски подаци из хиљада случајева несталих особа како би се моделирало како се неко ко се изгуби у шуми креће и тако да се приоритет дају подручјима са највећом вероватноћом претраге.
Са овим моделима, систем позиционира дронове у подручјима веће вероватноће и прилагођава образац претраге на основу нових информација. Комбинација... планирање путање А „акустични“ сензори отварају врата решењима која раде чак и без поузданог ГПС-а или јасног вида.
Крајњи циљ, признају тимови, јесте да аутономија престане да буде само симболична. Данас, распоређивање заиста аутономни дронови Ретко га је користити у спасилачким операцијама; изазов лежи у демонстрирању безбедности, робусности и следљивости одлука за његову оперативну употребу.
Примене и оперативни обим
Последњих година било је примера коришћења дронова у спасилачким операцијама: поплаве у ПакистануСлучај у Калифорнији два дана након водопада, или локација безбедне руте за три заробљена рудара у Канади. То су били конвенционални системи, али приступ WPI-ја има за циљ да попуни празнине тамо где визија закаже и време то је све.
Ако ове технологије сазру, хитне службе у Европе и Шпаније Могли би се показати корисним у сценаријима који укључују дим, прашину, снег или сложене ентеријере, као што су индустријске зграде, тунели или трошне структуре. Кључ је, наглашавају истраживачи, одржавање ниских трошкова и енергетске ефикасности како би се омогућило истовремено постављање више јединица.
Да би се олакшало усвајање, прототип WPI-ја се ослања на компоненте хоби разред и компактне дизајне који смањују укупне трошкове. Што је хардвер приступачнији, лакше ће бити да се ови силиконски „слепи мишеви“ уврсте у каталоге цивилне заштите.
Шта још треба решити
Природа поставља високе стандарде. Слепи миш је способан разликује одјеке тако што бира оно што чује и детектује објекте фине као длака са удаљености од неколико метара. Дронови су још увек далеко од те осетљивости и селективности, како у погледу хардвера, тако и у погледу обраде.
Пројекат WPI, који има грант Националне научне фондацијеНапредак се постиже корак по корак: побољшавају се кућишта, усавршавају се филтери сигнала, оптимизује се потрошња енергије и јача навигација. Упркос томе, изазови остају, као што су бука погона, енергија доступна у тако малим форматима и валидација у реалним окружењима са променљивим условима.
Паралелно, академски екосистем истражује како интегришите учење стварних података претраге и координисати са људским тимовима на терену. Конвергенција између акустичних сензора и вида где је то могуће и модели кретања би могли убрзати скок од доказа концепта до примене.
Слика коју су насликали ови напредци је јасна: микродронови са „ушима“Јефтини и ефикасни, ови дронови би могли да покрију ноћну смену за потрагу и спасавање и да делују у ројевима где је видљивост ограничена. Технички и регулаторни рад још увек је у току, али пут који су зацртали WPI и Virginia Tech отвара реалан начин за безбедан рад у мраку, диму или олујама.
