Исследователи из Вустерского политехнического института (WPI) используют ультразвуковые датчики и алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы небольшие летающие роботы могли ориентироваться в условиях плохой видимости. Это позволит дронам размером с ладонь, обладающим ограниченным зарядом и вычислительной мощностью, успешно летать сквозь туман и дым во время поисково-спасательных операций.
Вдохновляясь летучими мышами, команда предполагает, что ультразвук может стать отличной альтернативой современным навигационным технологиям, которые сильно утяжеляют дрон или дают сбои в сложных погодных условиях.
«Летучие мыши, которые весят меньше двух канцелярских скрепок, способны безошибочно ориентироваться в темных, сырых и пыльных пещерах. Они издают короткие писки и анализируют слабые эхо-сигналы, задействуя при этом ограниченное количество нейронов, — поясняют исследователи. — Создав ультразвуковую систему, которой нужны лишь два крошечных датчика и минимум вычислений, мы открываем новые возможности для компактных дронов. Теперь они смогут воспринимать окружающую среду, принимать решения и дольше работать автономно в загроможденных и опасных местах, где традиционные беспилотники не справляются».
Обычно автономные летающие роботы используют камеры, датчики, контроллеры и сложные алгоритмы для оценки обстановки и навигации. Хотя некоторые устройства собирают информацию о рельефе с помощью радиоволн или световых импульсов, технологии на базе радаров и лидаров обычно слишком тяжелые, дорогие и потребляют много энергии. Кроме того, темнота, плохая погода и шум могут легко нарушить работу оптических систем восприятия.
Учитывая это, команда WPI модифицировала X-образный квадрокоптер шириной около 15 сантиметров и весом около 450 граммов. Его оснастили ультразвуковыми датчиками и специальным физическим барьером — «акустическим экраном», который приглушает шум пропеллеров. Также ученые использовали метод глубокого обучения, чтобы научить бортовой компьютер анализировать слабые ультразвуковые сигналы точно так же, как мозг летучей мыши расшифровывает эхо.
Робота тестировали как на улице в лесу, так и в помещении — в лаборатории, оборудованной препятствиями из прозрачного пластика и металлических столбов.
Некоторые испытания в помещении проводились в полной темноте с препятствиями черного цвета, тогда как в других сценариях на полосу препятствий специально нагнетали туман или снег.
По результатам 180 тестов успешность прохождения сложных маршрутов составила от 72% до 100%. Тем не менее, роботу все еще довольно трудно уклоняться от тонких объектов, таких как металлические столбы или изящные ветки деревьев.
