Ультралегкий Sonar Plus AI позволяет крошечным дронам ориентироваться как летучие мыши

( MENAFN- The Conversation ) Чтобы помочь небольшим беспилотным летающим роботам ориентироваться в темноте и в других условиях низкой видимости, мы с коллегами разработали систему восприятия на основе ультразвука, вдохновлённую эхолокацией летучих мышей.

Текущие роботы в значительной степени полагаются на камеры или на определение дальности с помощью света, известное как lidar, или на то и другое. Но эти датчики выходят из строя в визуально сложных условиях, таких как дым, туман, пыль, снег или полная темнота.

Я — научный инженер, который разрабатывает биомиметические микророботы. Чтобы решить эту задачу, наша исследовательская группа обратилась к природе — экспертам в навигации при плохой видимости: летучим мышам. Они процветают в тёмных, влажных и пыльных пещерах и могут обнаруживать препятствия тоньше человеческого волоса с помощью эхолокации, при этом весят не больше двух скрепок. Они испускают звуковые волны и слушают слабые эхо-сигналы, отражённые от объектов.

Однако внедрить такое восприятие в летающие роботы крайне сложно, потому что пропеллеры создают много шума. Это немного похоже на попытку прислушаться к другу, пока рядом взлетает реактивный двигатель.

Чтобы преодолеть эту проблему, мы представляем две ключевые идеи. Во-первых, физический акустический экран, вдохновлённый хрящом уха летучей мыши, уменьшает шум пропеллеров вокруг акустических датчиков, которые действуют как «уши» робота. Во-вторых, нейросеть под названием Saranga восстанавливает слабые эхо-сигналы из измерений с очень сильным шумом, обучаясь закономерностям со временем — по мотивам того, как летучие мыши обрабатывают звук.

Вместе это позволяет роботу оценивать местоположения препятствий в 3D и безопасно навигировать, используя мощность зондирования на уровне милливатт.

Почему это важно

Такие типы дронов очень полезны для поиска и спасения, особенно в стеснённых, динамичных и опасных средах, потому что они маленькие и недорогие. Операции поиска и спасения часто происходят в средах с крайне плохой видимостью, таких как лесные пожары, обрушившиеся здания, пещеры или пыльные условия на открытом воздухе. В этих сценариях традиционные датчики, такие как камеры и lidar, часто становятся ненадёжными.

Летучие мыши не полагаются только на зрение и вместо этого используют эхолокацию, чтобы воспринимать окружающий мир. Ультразвуковое зондирование не зависит от условий освещения и работает в дыме, пыли и в темноте.

Наша работа показывает, что можно перенести эту возможность на летающие роботы, несмотря на сильный шум от пропеллеров на борту. Сонар, усиленный экранированием от шума и машинным обучением, обещает позволить новый класс небольших, недорогих роботов, которые могут работать в средах, где текущие системы терпят неудачу.

Это исследование может обеспечить высокофункциональных автономных крошечных летающих роботов для критически важных гуманитарных применений, таких как поиск и спасение, борьба с браконьерством и исследование пещер. Навигация с поддержкой ИИ на основе сонара может привести к более безопасным, быстрым и экономичным роботам для операций, зависящих от времени, где доступ человека или более крупных вертолётов ограничен. Это шаг к тому, чтобы иметь возможность развертывать стаи летающих роботов — как группы летучих мышей — для исследования опасных сред и поиска выживших.

Прорывы в математическом моделировании, дизайне нейросетей и характеристике датчиков позволят другим приложениям с низким энергопотреблением для этих дронов, таким как мониторинг окружающей среды. Наша работа может снизить энергопотребление в 1,000 раз, массу — в 10 раз и стоимость — в 100 раз по сравнению с текущими решениями.

Какие ещё исследования ведутся

Большинство систем навигации в воздухе полагаются на камеры, датчики глубины или lidar, которые ухудшают работу при низкой видимости. Радар работает в таких условиях, но потребляет много энергии для небольших дронов. Предыдущие работы изучали ультразвуковое зондирование в основном на наземных роботах, но применять его к летающим роботам было трудно из-за шума пропеллеров и слабых сигналов.

Что дальше

Мы работаем над улучшением скорости полёта, дальности зондирования и размера системы. Мы также изучаем новые биомиметические конструкции и объединяем ультразвук с другими типами зондирования.

В конечном счёте, наша цель — создать надёжные, маломощные летающие роботы, которые смогут стабильно работать в динамичных средах и обеспечить внедрение в реальном мире для поиска и спасения.

Research Brief — это короткий обзор интересной научной работы.

MENAFN28032026000199003603ID1110910812