hadicanim
Aktif Üye
École polytechnique fédérale de Lausanne’den (EPFL) bir araştırma ekibi, drone yönlendirme için karmaşık ve pahalı algılama sistemlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırabilecek bir sistem geliştirdi. Sistemleri, kameralar, lidar ve diğer sensörler yerine yarasalar tarafından kullanılan ses tabanlı ekolokasyona dayanıyor – sensör yerine piezo vızıltıları ve mikrofonlar kullanılıyor.
EPFL araştırma ekibi yarasaları model olarak aldı. Görsel olarak yönlerini bulamazlar, ancak ultrasonik aralıkta cıvıl cıvıl sesler çıkarırlar. Ardından, yakındaki engelleri veya ilgilendikleri nesneleri algılamak için yansıyan sinyalin yankı modelini değerlendirirler. Yüksek bir tanıma doğruluğu geliştirirler.
Sesli sinyallerin değerlendirilmesi
Ancak EPFL bilim adamları, IEEE Robotics and Automation Letters’da yayınlanan “Blind as a Bat: Audible Echolocation on Small Robots” adlı çalışmasında bir adım daha ileri gitti. Dronların çevreyi haritalamak ve engelleri algılamak için ultrasonik sinyaller yaymasını ve değerlendirmesini istemediler, bunun yerine bazıları zaten mevcut olan mikrofonlar aracılığıyla basit sesli uyarıcılardan gelen sesli sinyallerin yankısını yakalayıp sonra değerlendirsinler. Araştırmacılar, temel fizibilite analizine ek olarak, insansız hava araçlarının üretim maliyetlerini ve ağırlığını azaltabileceklerini umuyorlar.
Bunu yapmak için, yankı modellerini gerçek zamanlı olarak değerlendiren navigasyon algoritmaları geliştirdiler. Araştırma ekibi, satın alma donanımı olarak bir buzzer ve bir mikrofonun temel olarak yeterli olduğundan emin oldu. Bununla birlikte, araştırmacılar pahalı ölçüm mikrofonları ve hoparlörler değil, basit MEMS mikrofonları (MEMS – Mikroelektromekanik Sistem) ve az para karşılığında basit piezo vızıltıları kullandılar.
Ekip, sistemi küçük bir hareketli robotta ve bir insansız hava aracında test etti. Vızıltı veya vızıltılar, yerleşik mikrofonların topladığı ve ardından algoritmalar tarafından değerlendirildiği frekans taramaları yayar. Mesafeye ve frekansa bağlı olarak sinyaller birbirini zayıflatır veya güçlendirir. Yansıtılan sinyalin hacmi değerlendirilerek duvar gibi bir reflektörün yakında olup olmadığı ve ne kadar uzakta olduğu belirlenebilir. Drone üzerinde farklı yerlerde birden fazla mikrofon kullanılırsa engelin drone ile olan açısı da belirlenebilir.
Buzzer sinyalleri yerine pervane gürültüsü
Araştırmacılar tarafından kullanılan mini quadcopter, ortada bir piezo buzzer ve çapraz şekilde düzenlenmiş dört MEMS mikrofonu ile güvenilir bir şekilde sinyaller yayabildi ve yankı modellerini kaydedebildi ve engelleri tespit edebildi. Ancak bunu yapmak için ekibin pervaneler tarafından üretilen gürültüyü hesaba katması gerekiyordu. Araştırma ekibi, buzzer sinyalleri yerine pervane gürültüsünün kullanılabileceğine inanıyor. Bu, maliyeti ve ağırlığı daha da azaltacaktır. Ancak bunun için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
(eski)
Haberin Sonu
EPFL araştırma ekibi yarasaları model olarak aldı. Görsel olarak yönlerini bulamazlar, ancak ultrasonik aralıkta cıvıl cıvıl sesler çıkarırlar. Ardından, yakındaki engelleri veya ilgilendikleri nesneleri algılamak için yansıyan sinyalin yankı modelini değerlendirirler. Yüksek bir tanıma doğruluğu geliştirirler.
Sesli sinyallerin değerlendirilmesi
Ancak EPFL bilim adamları, IEEE Robotics and Automation Letters’da yayınlanan “Blind as a Bat: Audible Echolocation on Small Robots” adlı çalışmasında bir adım daha ileri gitti. Dronların çevreyi haritalamak ve engelleri algılamak için ultrasonik sinyaller yaymasını ve değerlendirmesini istemediler, bunun yerine bazıları zaten mevcut olan mikrofonlar aracılığıyla basit sesli uyarıcılardan gelen sesli sinyallerin yankısını yakalayıp sonra değerlendirsinler. Araştırmacılar, temel fizibilite analizine ek olarak, insansız hava araçlarının üretim maliyetlerini ve ağırlığını azaltabileceklerini umuyorlar.
Bunu yapmak için, yankı modellerini gerçek zamanlı olarak değerlendiren navigasyon algoritmaları geliştirdiler. Araştırma ekibi, satın alma donanımı olarak bir buzzer ve bir mikrofonun temel olarak yeterli olduğundan emin oldu. Bununla birlikte, araştırmacılar pahalı ölçüm mikrofonları ve hoparlörler değil, basit MEMS mikrofonları (MEMS – Mikroelektromekanik Sistem) ve az para karşılığında basit piezo vızıltıları kullandılar.
Ekip, sistemi küçük bir hareketli robotta ve bir insansız hava aracında test etti. Vızıltı veya vızıltılar, yerleşik mikrofonların topladığı ve ardından algoritmalar tarafından değerlendirildiği frekans taramaları yayar. Mesafeye ve frekansa bağlı olarak sinyaller birbirini zayıflatır veya güçlendirir. Yansıtılan sinyalin hacmi değerlendirilerek duvar gibi bir reflektörün yakında olup olmadığı ve ne kadar uzakta olduğu belirlenebilir. Drone üzerinde farklı yerlerde birden fazla mikrofon kullanılırsa engelin drone ile olan açısı da belirlenebilir.
Buzzer sinyalleri yerine pervane gürültüsü
Araştırmacılar tarafından kullanılan mini quadcopter, ortada bir piezo buzzer ve çapraz şekilde düzenlenmiş dört MEMS mikrofonu ile güvenilir bir şekilde sinyaller yayabildi ve yankı modellerini kaydedebildi ve engelleri tespit edebildi. Ancak bunu yapmak için ekibin pervaneler tarafından üretilen gürültüyü hesaba katması gerekiyordu. Araştırma ekibi, buzzer sinyalleri yerine pervane gürültüsünün kullanılabileceğine inanıyor. Bu, maliyeti ve ağırlığı daha da azaltacaktır. Ancak bunun için daha fazla araştırmaya ihtiyaç vardır.
(eski)
Haberin Sonu