Sonar ultraligero Plus AI permite a drones diminutos navegar como murciélagos

(MENAFN- The Conversation) Para ayudar a pequeños robots aéreos a navegar en la oscuridad y en otros entornos de baja visibilidad, mis colegas y yo desarrollamos un sistema de percepción basado en ultrasonidos inspirado en la ecolocalización de los murciélagos.

Los robots actuales dependen en gran medida de cámaras o de la detección y medición de distancia mediante luz, conocida como lidar, o de ambas. Pero estos sensores fallan en condiciones visualmente difíciles, como humo, niebla, polvo, nieve o oscuridad total.

Soy un ingeniero científico que desarrolla microrrobots bioinspirados. Para resolver este desafío, mi equipo de investigación observó a los expertos de la naturaleza en la navegación con poca visibilidad: los murciélagos. Prosperan en cuevas oscuras, húmedas y polvorientas y pueden detectar obstáculos tan finos como un cabello humano mediante ecolocalización, pesando tan poco como dos clips de papel. Emiten ondas sonoras y escuchan ecos débiles reflejados desde objetos.

Sin embargo, habilitar esta capacidad de detección en robots aéreos es extremadamente desafiante porque las hélices generan mucho ruido. Es un poco como intentar escuchar a tu amigo mientras un motor a reacción está despegando a tu lado.

Para superar este problema, presentamos dos ideas clave. Primero, un escudo acústico físico inspirado en el cartílago del oído del murciélago reduce el ruido de las hélices alrededor de los sensores acústicos, que actúan como los oídos del robot. Segundo, una red neuronal llamada Saranga recupera señales de eco débiles de mediciones muy ruidosas aprendiendo patrones con el tiempo, inspirado en cómo los murciélagos procesan el sonido.

Juntos, esto permite al robot estimar ubicaciones de obstáculos en 3D y navegar de forma segura usando potencia de detección a nivel de miliwatios.

Por qué importa

Este tipo de drones son muy útiles para búsqueda y rescate, especialmente en entornos confinados, dinámicos y peligrosos, porque son pequeños y económicos. Las operaciones de búsqueda y rescate a menudo ocurren en entornos donde la visibilidad es muy pobre, como incendios forestales, edificios colapsados, cuevas o condiciones exteriores polvorientas. En estos escenarios, los sensores tradicionales como cámaras y lidar a menudo se vuelven poco fiables.

Los murciélagos no dependen únicamente de la visión y, en cambio, usan ecolocalización para percibir el mundo. La detección por ultrasonidos no depende de las condiciones de iluminación y funciona en humo, polvo y oscuridad.

Nuestro trabajo muestra que es posible llevar esta capacidad a robots aéreos a pesar del fuerte ruido en las hélices a bordo. El sonar reforzado por el apantallamiento del ruido y el aprendizaje automático promete permitir una nueva clase de robots pequeños y de bajo costo que puedan operar en entornos donde los sistemas actuales fallan.

Esta investigación puede permitir robots aéreos autónomos, diminutos y altamente funcionales para aplicaciones humanitarias críticas, como búsqueda y rescate, combatir la caza furtiva y la exploración de cuevas. La navegación por sonar habilitada por IA podría dar lugar a robots más seguros, rápidos y rentables en operaciones sensibles al tiempo donde el acceso de humanos o de helicópteros más grandes es limitado. Este es un paso hacia la capacidad de desplegar enjambres de robots aéreos, de manera similar a grupos de murciélagos, para explorar entornos peligrosos y buscar supervivientes.

Los avances en modelado matemático, diseño de redes neuronales y caracterización de sensores permitirán otras aplicaciones de baja potencia para estos drones, como el monitoreo ambiental. Nuestro trabajo puede reducir el consumo de energía en 1,000 veces, el peso en 10 veces y el costo en 100 veces en comparación con las soluciones actuales.

Qué otras investigaciones se están realizando

La mayoría de los sistemas de navegación aérea dependen de cámaras, sensores de profundidad o lidar, que se degradan en baja visibilidad. El radar funciona en estas condiciones, pero consume mucha energía en drones pequeños. Trabajos previos han explorado la detección por ultrasonidos principalmente en robots terrestres, pero aplicarla a robots aéreos ha sido difícil debido al ruido de las hélices y las señales débiles.

Qué sigue

Estamos trabajando en mejorar la velocidad de vuelo, el alcance de detección y el tamaño del sistema. También estamos explorando nuevos diseños bioinspirados y combinando ultrasonidos con otros tipos de detección.

En última instancia, nuestro objetivo es construir robots aéreos confiables y de bajo consumo que puedan operar de manera fiable en entornos dinámicos y permitir el despliegue en el mundo real para búsqueda y rescate.

El Research Brief es una breve nota sobre un trabajo académico interesante.

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