Para ayudar a los pequeños robots aéreos a navegar en la oscuridad y en otros entornos de baja visibilidad, mis colegas y yo desarrollamos un sistema de percepción basado en ultrasonido inspirado en la ecolocalización de los murciélagos.
Los robots actuales dependen en gran medida de cámaras o de detección de luz y alcance, conocida como lidar, o ambas. Pero estos sensores no funcionan en condiciones visualmente desafiantes, como humo, niebla, polvo, nieve u oscuridad total.
Soy un ingeniero científico que desarrolla microrobots bioinspirados. Para resolver este desafío, mi equipo de investigación recurrió a los expertos de la naturaleza en navegar en condiciones de baja visibilidad: los murciélagos. Prosperan en cuevas oscuras, húmedas y polvorientas y pueden detectar obstáculos tan delgados como un cabello humano mediante la ecolocalización con un peso de sólo dos clips. Emiten ondas sonoras y escuchan ecos débiles que rebotan en los objetos.
Sin embargo, habilitar este sensor en robots aéreos es un gran desafío porque las hélices generan mucho ruido. Es un poco como intentar escuchar a tu amigo mientras un motor a reacción despega a tu lado.
Para superar este problema, presentamos dos ideas clave. En primer lugar, un escudo acústico físico inspirado en el cartílago de la oreja de murciélago reduce el ruido de la hélice alrededor de los sensores acústicos, que actúan como los oídos del robot. En segundo lugar, una red neuronal llamada Saranga recupera señales de eco débiles de mediciones muy ruidosas aprendiendo patrones a lo largo del tiempo, inspirados en la forma en que los murciélagos procesan el sonido.
En conjunto, esto permite al robot estimar la ubicación de los obstáculos en 3D y navegar de forma segura utilizando una potencia sensorial de nivel de milivatios.
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Este tipo de drones son muy útiles para búsqueda y rescate, especialmente en entornos reducidos, dinámicos y peligrosos, porque son pequeños y económicos. Las operaciones de búsqueda y rescate a menudo se llevan a cabo en entornos donde la visibilidad es muy pobre, como incendios forestales, edificios derrumbados, cuevas o condiciones exteriores polvorientas. En estos escenarios, los sensores tradicionales como cámaras y lidar a menudo se vuelven poco confiables.
Los murciélagos no dependen únicamente de la visión sino que utilizan la ecolocalización para percibir el mundo. El sensor ultrasónico no depende de las condiciones de iluminación y funciona en condiciones de humo, polvo y oscuridad.
Nuestro trabajo demuestra que es posible transferir esta capacidad a robots aéreos a pesar del fuerte ruido de las hélices. El sonar mejorado con protección contra el ruido y aprendizaje automático promete permitir una nueva clase de robots pequeños y económicos que pueden operar en entornos donde fallan los sistemas actuales.
Esta investigación puede habilitar robots aéreos pequeños, autónomos y altamente funcionales para aplicaciones humanitarias críticas, como búsqueda y rescate, lucha contra la caza furtiva y exploración de cuevas. La navegación por sonar con IA puede conducir a robots más seguros, más rápidos y más rentables para operaciones urgentes donde el acceso a humanos o helicópteros más grandes es limitado. Este es un paso hacia la posibilidad de desplegar enjambres de robots aéreos, muy parecidos a los enjambres de murciélagos, para explorar entornos peligrosos y buscar supervivientes.
Los avances en modelado matemático, diseño de redes neuronales y caracterización de sensores permitirán otras aplicaciones de bajo consumo para estos drones, como el monitoreo ambiental. Nuestro trabajo puede reducir la energía 1000 veces, el peso 10 veces y el costo 100 veces en comparación con las soluciones actuales.
¿Qué otras investigaciones se están realizando?
La mayoría de los sistemas de navegación aérea se basan en cámaras, sensores de profundidad o lidar, que se degradan en condiciones de poca visibilidad. El radar funciona en estas condiciones, pero consume mucha energía para los drones pequeños. Trabajos anteriores han explorado la detección ultrasónica principalmente en robots terrestres, pero su aplicación a robots aéreos ha sido difícil debido al ruido de las hélices y las señales débiles.
¿Qué sigue?
Estamos trabajando para mejorar la velocidad de vuelo, el rango de detección y el tamaño del sistema. También estamos explorando nuevos diseños bioinspirados y combinando ultrasonido con otros tipos de detección.
En última instancia, nuestro objetivo es construir robots aéreos confiables y de baja potencia que puedan operar de manera confiable en entornos dinámicos y permitir aplicaciones del mundo real en búsqueda y rescate.
El Research Brief es una breve descripción de trabajos académicos interesantes.
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