Sonar ultraléger Plus AI permet aux petits drones de naviguer comme des chauves-souris

(MENAFN- The Conversation) Pour aider de petits robots aériens à évoluer dans l’obscurité et dans d’autres environnements à faible visibilité, mes collègues et moi avons mis au point un système de perception basé sur les ultrasons, inspiré de l’écholocation des chauves-souris.

Les robots actuels s’appuient fortement sur des caméras ou sur la détection et la télémétrie par la lumière, connues sous le nom de lidar, ou sur les deux. Mais ces capteurs échouent dans des conditions visuelles difficiles, comme la fumée, le brouillard, la poussière, la neige ou l’obscurité totale.

Je suis un ingénieur scientifique qui développe des microrobots bio-inspirés. Pour relever ce défi, mon équipe de recherche a cherché des experts de la nature pour naviguer en faible visibilité : les chauves-souris. Elles prospèrent dans des grottes sombres, humides et poussiéreuses et peuvent détecter des obstacles aussi fins qu’un cheveu humain grâce à l’écholocation, tout en ne pesant que l’équivalent de deux trombones. Elles émettent des ondes sonores et écoutent de faibles échos réfléchis par des objets.

Cependant, permettre ce type de détection à des robots aériens est extrêmement difficile, car les hélices génèrent beaucoup de bruit. C’est un peu comme essayer d’écouter votre ami pendant qu’un moteur à réaction décolle à côté de vous.

Pour résoudre ce problème, nous présentons deux idées clés. Premièrement, un bouclier acoustique physique inspiré du cartilage de l’oreille de la chauve-souris réduit le bruit des hélices autour des capteurs acoustiques, qui agissent comme les oreilles du robot. Deuxièmement, un réseau de neurones appelé Saranga récupère des signaux d’écho faibles à partir de mesures très bruitées en apprenant des schémas au fil du temps, inspiré par la manière dont les chauves-souris traitent le son.

Ensemble, cela permet au robot d’estimer les emplacements des obstacles en 3D et de naviguer en toute sécurité grâce à une puissance de détection au niveau du milliwatt.

Pourquoi c’est important

Ces types de drones sont très utiles pour la recherche et le sauvetage, en particulier dans des environnements confinés, dynamiques et dangereux, car ils sont petits et peu coûteux. Les opérations de recherche et de sauvetage ont souvent lieu dans des environnements où la visibilité est très faible, comme lors d’incendies de forêt, d’immeubles effondrés, de grottes ou dans des conditions extérieures poussiéreuses. Dans ces scénarios, les capteurs traditionnels comme les caméras et le lidar deviennent souvent peu fiables.

Les chauves-souris ne se fient pas uniquement à la vision et utilisent plutôt l’écholocation pour percevoir le monde. La détection par ultrasons ne dépend pas des conditions d’éclairage et fonctionne dans la fumée, la poussière et l’obscurité.

Notre travail montre qu’il est possible d’apporter cette capacité à des robots aériens malgré un fort bruit de propulsion à bord. Un sonar renforcé par un blindage contre le bruit et l’apprentissage automatique promet de permettre une nouvelle classe de petits robots peu coûteux capables d’évoluer dans des environnements où les systèmes actuels échouent.

Cette recherche peut permettre des robots aériens autonomes, minuscules et hautement fonctionnels pour des applications humanitaires critiques, comme la recherche et le sauvetage, la lutte contre le braconnage et l’exploration de grottes. Une navigation par sonar rendue possible par l’IA pourrait conduire à des robots plus sûrs, plus rapides et plus rentables en termes de coûts pour des opérations sensibles au facteur temps, lorsque l’accès d’un humain ou d’un hélicoptère plus grand est limité. C’est une étape vers la capacité de déployer des essaims de robots aériens, un peu comme des groupes de chauves-souris, pour explorer des environnements dangereux et rechercher des survivants.

Les avancées en modélisation mathématique, en conception de réseaux de neurones et en caractérisation des capteurs permettront d’autres applications à faible consommation pour ces drones, comme la surveillance de l’environnement. Notre travail peut réduire la puissance par 1 000 fois, le poids par 10 fois et le coût par 100 fois par rapport aux solutions actuelles.

Quelles autres recherches sont en cours

La plupart des systèmes de navigation aérienne s’appuient sur des caméras, des capteurs de profondeur ou sur le lidar, qui se dégradent en faible visibilité. Le radar fonctionne dans ces conditions, mais il est très consommateur d’énergie pour les petits drones. Les travaux antérieurs ont exploré la détection par ultrasons principalement sur des robots terrestres, mais l’appliquer à des robots aériens a été difficile en raison du bruit des hélices et de signaux faibles.

Et ensuite

Nous travaillons à améliorer la vitesse de vol, la portée de détection et la taille du système. Nous explorons également de nouvelles conceptions bio-inspirées et la combinaison des ultrasons avec d’autres types de détection.

En fin de compte, notre objectif est de construire des robots aériens fiables et à faible consommation capables de fonctionner de manière fiable dans des environnements dynamiques et de permettre un déploiement dans le monde réel pour la recherche et le sauvetage.

Le Research Brief est un aperçu bref de travaux universitaires intéressants.

MENAFN28032026000199003603ID1110910812