蝙蝠具有在黑暗中四处移动的天生能力,即使它们无法通过视觉感知周围环境。这种迷人的能力基于它们发射的超声波啁啾声,它会产生独特的回声模式,提供有关附近感兴趣物体或障碍物位置的信息。
开发具有类似基于声音的定位能力的机器人可能具有显着优势,因为它可以减少它们对复杂且昂贵的传感系统(例如,相机、激光雷达等)的依赖。这可以降低这些机器人的生产成本,最终促进它们的大规模部署。
EPFL的研究人员最近创建了一个新框架,可以在无人驾驶飞行器(UAV)(通常称为无人机)中实现基于声音的定位和映射。在IEEERoboticsandAutomationLetters上发表的一篇论文中介绍的这个框架仅依赖于使用简单的蜂鸣器和低成本麦克风。
“我们有兴趣探索麦克风是否可以用于机器人的空间导航,特别是无人机,”进行这项研究的研究人员之一弗雷德里克·杜姆根(FrederikeDümbgen)告诉TechXplore。
“许多机器人已经为其他任务添加了麦克风,特别是与人类交流,因此利用它们进行导航无需额外的硬件成本。我们乐观地认为,根据蝙蝠的能力,这是可能的:这些动物在夜间导航,在他们的洞穴中,主要使用具有惊人性能的声音。”
虽然之前的一些研究试图使用类似于蝙蝠发出的超声波来实现无传感器定位,但Dümbgen和她的同事们着手创建一个仅依赖可听声音的定位和映射系统。这种方法可以显着降低机器人的制造成本和重量,因为蜂鸣器和麦克风通常已经安装在机器人上。
“在设计我们新的基于音频的导航算法时,我们考虑了这些因素,因为我们希望它们能够在至少具有一个麦克风和扬声器的任何平台上有效运行,”Dümbgen解释说。“特别是,我们在只有廉价MEMS麦克风和蜂鸣器的平台上展示了我们的算法,而不是昂贵的测量麦克风和扬声器。”
其工作方式是机器人通过一系列机载蜂鸣器发出频率扫描,然后使用这些扫描在机载麦克风中触发的响应来检测周围的墙壁。
“如果周围有墙壁等强反射体,声音就会被反射,反射的声音会与每个麦克风的直接声音相互作用,”Dümbgen说。“根据距离和频率,这两个信号要么相互衰减,要么相互放大。因此,通过观察麦克风信号在发射频率上的响度,我们可以确定附近是否有反射体以及反射体的距离。”
使用多个麦克风和在后续位置收集的测量值,该团队的系统还可以确定反射器相对于机器人的角度。
与之前提出的方法相比,这种基于声音的定位和映射系统的主要优势在于它不需要特别复杂的麦克风和扬声器。
这是因为它利用音频干扰,而不是飞行时间数据。这使其能够生成更长的信号,即使在使用廉价硬件组件时也能实现良好的信噪比,并且无需精确控制收集的测量时间。
“通过探索Crazyflie无人机上的回声定位,我们确定了为无人机开发的强大回声定位算法需要应对的主要挑战,即运动不确定性和螺旋桨噪声的变化,”Dümbgen说。
“我们希望结果可以为后续研究提供一个良好的起点,继续推动机器人回声定位的极限。为此,我们开源了完整的软件和硬件堆栈,以降低感兴趣的机器人专家的入门门槛探索机器人空间导航的音频模式。”
未来,该研究团队创建的系统可用于创建低成本、轻型机器人,这些机器人可以使用声音在环境中导航,而无需使用相机等先进传感器。一个有趣的研究方向是创建一个新系统,该系统使用无人机自身的螺旋桨噪音来实现回声定位,而不是有源声源。
“由于无人机通常会发出很大的噪音,这会将这种令人讨厌的因素变成一种特征,”Dümbgen补充道。“其他可以探索的研究方向包括将基于声音的算法与视觉等其他‘感官’相结合,并根据环境在不同的操作模式之间切换。智能物种非常擅长这项任务:例如我们人类依赖天黑的时候更多在我们的耳朵里,嘈杂的时候我们的眼睛更多。我相信真正的智能机器人也应该具备这种能力。”