Робототехники и учёные в целом всегда обращались к природе как к источнику вдохновения для разработки технологий, машин или их компонентов. Команда инженеров из Университета Торонто взяла за основу своего исследования способность летучих мышей и прочих животных к навигации при помощи эхолокации. Они разработали довольно простую и дешёвую акустическую систему, которая позволит роботам не только определять своё местоположение с помощью эхолокации, но также искать пропавших людей.
В опубликованном в журнале IEEE Robotics and Automation Letters исследовании канадские учёные рассказали, что существующие алгоритмы активной эхолокации до сих пор не отличались тщательностью проработки и полагались на достаточно дорогую и габаритную аппаратуру, которая исключала возможность использования технологии миниатюрными роботами. Для своего проекта инженеры из Университета Торонто использовали железо из ePuck – электронной шайбы из хоккейного тренажёра SuperDeker, дополненное дешёвым микрофоном и динамиками. Всю эту аппаратуру им удалось разместить на крошечном летающем дроне Crazyflie, который помещается в ладошке.
Система электронной эхолокации работает точно так же, как и её природный аналог. Она производит серию звуков на различных частотах и считывает их отражение от окружающих объектов. Разработанный исследователями алгоритм анализирует параметры отражённых звуковых волн и на их основе формирует виртуальную карту своего окружения. В основе данного алгоритма машинного обучения лежит подход model-based, который связывает абстрактные расчёты с реальным миром, эффективно используя свой опыт для просчёта решения для каждой новой задачи. Он работает в режиме реального времени и не нуждается в предварительной калибровке или обучении.
Учёные верят, что их разработки в области искусственной эхолокации позволят использовать крошечные летательные аппараты для картографирования пространства в опасных или недоступных для человека или более крупных роботов условиях. Кроме того, такие дроны смогут принимать участие в поисково-спасательных операциях. Небольшие размеры, вес и стоимость бортового оборудования, а также гибкий алгоритм делают такого робота универсальной машиной, способной адаптироваться к выполнению нестандартных задач. По итогам лабораторных испытаний технологии исследователи отмечают, что их искусственная эхолокация всё же уступает по точности более габаритным аналогам, GPS-сенсорам или камерам. Однако в будущих версиях они рассчитывают усовершенствовать технологию, повысив её навигационное разрешение. Кроме того, они думают над модификацией системы, которой не понадобится воспроизводить какие-либо звуки. В частности, учёные планируют научить алгоритм эхолоцировать, пользуясь только звуковыми волнами, производимыми механизмами самого дрона, например, его пропеллерами.