「蝙蝠」無人機聽音辨位,廉價麥克風和蜂鳴器就可搞定

「蝙蝠」無人機聽音辨位,廉價麥克風和蜂鳴器就可搞定

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像蝙蝠一樣的無人機,你見過嗎? 現在,它已被做出來了。 

長這樣:

「蝙蝠」無人機聽音辨位,廉價麥克風和蜂鳴器就可搞定

這和蝙蝠有什麼關係?事實上,該無人機原理來自蝙蝠,即:在黑暗中靠回音定位進行飛行。 

據研究者介紹,他們只靠廉價音訊設備,就完成了無人機的即時定位與地圖構建。 

因其體積小,所用材料廉價,在陌生環境探索、搜索救援迷路者等領域,有廣泛應用。 

目前,該成果剛被IEEE Robotics and Automation Letters收錄。

論文連結:Blind as a bat: audible echolocation on small robots

 

Reddit上,相關文章點讚破千。

「蝙蝠」無人機聽音辨位,廉價麥克風和蜂鳴器就可搞定

有網友調侃道——這專案絕對是蝙蝠俠本人布魯斯韋恩做的。 

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也有網友擔憂—— 

此類低成本、易實現的產品也可用來追捕人類,造成更多傷害。

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它到底如何運作的? 

實現無人機「聽音辨位」

在過去,傳統無人機執行障礙物檢測、定位和地圖構建等任務中,所使用的往往是攝影鏡頭、光學雷達等感測器—— 

但是,這些設備對於更小體積的無人機來說,根本裝不進去也太重。 

這次,研究團隊參考了蝙蝠發出超音波並根據回音定位的方式,依靠聲音的發射與接收,實現對空間的感知。 更簡單的說,讓無人機「喊出來」,再根據「回音」來辨別周邊環境狀況。 

資料處理方面,鑒於目前主動回音定位演算法並不發達,團隊依靠一套基於干涉回音定位演算法的端到端的pipeline。 

其中包含了一個即時定位與地圖構建框架,並整合了粒子濾波和因數圖推斷。 

具體如下圖。 

不同顏色描繪兩個麥克風在不同位置接收的音波,這些訊號透過校準、週期估計、粒子濾波得到因數圖,再進行相應方位和角度的估計。

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為了完成上述的想法,研究團隊將四個麥克風和蜂鳴器安裝在一種易於開發的小型無人機Crazyflie上面。

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透過無人機收集資料,然後,靠藍牙傳輸到地面端設備,再進行相應的處理。如此一來,分析過程可小於75ms。 

該過程如下圖:

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到了實驗環節,研究者先讓無人機逐漸靠近牆壁,該過程保持高度不變,獲得各距離下,音波干涉情況,並將之與理論估計值對比。 

結果顯示兩者較為貼合。

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而後,他們對性能(精度)進行了測量。 

結果發現——當無人機距離牆面40cm以內,其測量值可靠,其最大誤差在2cm以下。 

當距離進一步縮小到30cm,角度估計數值也變得更可靠,最大誤差小於20度。

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更進一步,研究團隊將麥克風數量改變,測試其表現。 

結果發現,隨著麥克風數量變少,無人機偵測性能在下降,但有意思的是,即便只有一個麥克風(下方深色線),其性能表現還是相當不錯。

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至於無人機在運動過程中,辨識障礙精度如何? 

研究團隊也進行了實驗。 

如下方左圖,即便在運動過程中,無人機距牆體8釐米時,也能表現出不錯精度。 

不過在角度測定上表現平平(下方右圖),團隊認為,他們的演算法在角度估計方面對雜訊更為敏感。 

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儘管目前,該方案只能在半公尺遠地方,進行2cm精度的偵測,對比成熟方案仍有差距,但從落地角度看,其成本低、重量輕,體積小特點意味著,該成果在很多場景仍是可靠的替代方案。 

科研團隊表示,接下來,他們還將提高其準確性,並看看能否消除系統產生聲音的需要,不用「喊出聲」。 

研究團隊

最後,介紹上述科研成果的貢獻者們。 

一作Frederike Dümbgen,她是一位機器人領域研究者,專注於訊號處理與最佳化方向。 

Frederike Dümbgen博士畢業於洛桑聯邦理工學院電腦與通訊科學學院,目前是多倫多大學自主空間機器人實驗室 (ASRL) 的博士後。

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第二作者Adrien Hoffet,來自洛桑聯邦理工學院電腦與通訊科學學院。 

資料來源:

Qbitai
作者

量子位(Qbitai)專注於人工智慧及前沿科技領域,提供技術研發趨勢、科技企業動態、新創公司報道等最新資訊,以及機器學習入門資源、電腦科學最新研究論文、開源程式碼和工具的相關報導。

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