WPI 연구원들은 장애물로 가득 차 있어 가시성이 낮은 지형에서도 탐색할 수 있는 새와 박쥐에게서 영감을 받았습니다. | 출처: 우스터 폴리테크닉 연구소
Worcester Polytechnic Institute의 연구원은 박쥐로부터 영감을 받아 수색 및 구조용 소형 비행 로봇을 개발하고 있습니다. WPI의 로봇 공학 조교수인 Nitin Sanket이 프로젝트를 이끌고 있습니다.
상상해 보세요. 사람이 실종되었습니다. 날씨가 좋지 않습니다. 안개, 연기, 먼지가 있을 수도 있습니다. 아마도 황혼이 다가오고 있을 것입니다. 그 사람을 찾아야 하는 필요성은 멈추지 않지만, 상황으로 인해 일부 항공기가 수색을 하지 못할 수도 있습니다. 모은 이것을 극복할 수 없는 문제로 보지 않습니다.
“헬리콥터 기반 수색구조는 임무당 최대 10만 달러의 비용이 들 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다. 로봇 보고서. “Lidar는 훌륭하지만 전력이 많이 소모되며 비상 상황에서 연기가 걷힐 때까지 기다릴 수 없습니다.”
축축하고 먼지가 많은 동굴에서 탐색하는 박쥐의 능력에서 영감을 받아 Sanket 팀은 공중선을 설계하고 있습니다. 드론 반향정위를 사용할 수 있는 것입니다. 초음파 기술을 기반으로 한 항법은 밤, 산불, 안개 속에서도 탐색할 수 있는 영역을 확장할 수 있습니다.
“나는 곤충이나 새와 같은 자연의 전문 비행사가 먹이를 사냥하면서 힘든 장애물 코스를 쉽게 통과할 수 있는 방식에 항상 매료되었습니다.”라고 Sanket은 말했습니다. “우리 로봇은 비록 매우 복잡하기는 하지만 이러한 생물학적 전단지에는 상대가 되지 않습니다. 이로 인해 저는 어떻게 하면 더 나은 자율 공중 로봇을 만들기 위해 자연에서 영감을 얻을 수 있는지 고민하게 되었습니다.”
산켓과 그의 팀 WPI에서는 공중 로봇이 자율적으로 비행할 수 있도록 하는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 만들고 있습니다. 그들은 인공 지능을 사용하여 로봇에게 소리 신호를 필터링하고 해석하는 방법을 가르치고 장애물을 탐색하고 피하는 방법을 배웁니다.
그들은 또한 소음 간섭을 최소화하고 로봇 성능의 신뢰성을 향상시키기 위해 하드웨어를 설계했습니다.
Sanket, 반향정위 발전을 위해 NSF 보조금 획득
산켓 교수 받았다 $704,908 보조금 국립과학재단 이러한 공중 로봇을 개발하는 것입니다. 그는 캠퍼스 연구실에서 WPI의 학부 및 대학원생들과 함께 프로젝트를 진행하고 있습니다. 그만큼 대학교의 연구실에는 팀이 설계하고 프로그래밍한 로봇을 테스트할 수 있는 비행 공간이 마련되어 있습니다.
이 프로젝트는 100mm(3.9인치) 미만, 무게 100g(3.5온스) 미만의 공중 로봇이 비전에 의존하지 않고 탐색할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 대신 Sanket 팀은 소리 기반 감지 시스템을 개발할 예정입니다. 그러나 초음파는 감지하기 까다로운 형태입니다.
로봇 프로펠러의 윙윙거리는 소리는 상당한 소음을 발생시키며 일반적으로 초음파는 작은 특징을 구별하는 데 어려움을 겪습니다. Sanket의 접근 방식은 여러 측면에서 이러한 과제를 해결하는 것입니다. 하드웨어 관점에서 팀은 메타물질을 사용하여 잡음 간섭을 줄입니다.
“일반 재료는 일반적인 특성을 가지지만 형상을 변경하면 다르게 동작하기 시작합니다.”라고 그는 말했습니다. “스마트한 디자인으로 소리를 조절할 수 있습니다. 평면 플라스틱과 반사가 적은 구불구불한 디자인을 생각해 보세요. 소리를 방해하는 데 사용되는 폼을 생각해 보세요.”
Sanket은 “우리는 인간이 귀를 감싸거나 박쥐가 귀 모양을 바꾸어 소리를 수집하는 것과 유사한 작업을 수행하고 있습니다.”라고 설명했습니다. “우리는 저전력 소리를 내기 위해 센서 제조업체와 협력하고 있습니다. 박쥐는 140데시벨에서도 비명을지를 수 있습니다. 이는 수백 배나 적은 수치입니다.”
WPI 연구원들은 또한 날개를 펄럭이는 것과 같은 다양한 추진 모드를 탐구하고 있다고 그는 말했습니다.
WPI는 신호를 분석하고 드론을 조정하는 데 도움이 되는 AI를 개발합니다.
소프트웨어의 경우 팀은 물리학 기반 딥 러닝을 적용하여 초음파 신호를 필터링하고 해석합니다. 팀은 장애물을 피하면서 목표를 향해 이동하는 방법을 로봇에게 가르치는 계층적 강화 학습 탐색 스택을 사용합니다.
Sanket은 “우리는 기계 설계를 통해 신경망을 더 작게 만드는 데 도움이 되는 신경망을 신중하게 설계하고 있습니다.”라고 말했습니다. “먼저 학생들에게 로봇에서 작동해야 한다고 말합니다. 클라우드나 인프라도 없습니다. 우리는 진행하면서 그것을 알아내고 있습니다.”
이러한 로봇 인식의 결합을 통해 생체모방 일체 포함및 로봇 학습을 통해 Sanket은 어디에서나 성공할 수 있는 저비용, 전력 효율적인 드론 떼를 구축하는 것을 목표로 합니다. 비전기반 시스템은 할 수 없습니다.
그는 드론이 센서 융합을 사용하여 반향정위를 통해 다른 센서 방식을 보완할 것으로 기대한다고 말했습니다. 결국 초음파를 사용하여 생존자의 심장 박동을 감지할 수 있습니다.
“초음파의 해상도는 카메라에 비해 낮지만 생물학적 모델로 돌아가 IMU로 작업할 수 있습니다. [intertial measurement units] 그리고 다른 센서들”이라고 Sanket은 말했습니다. “박쥐는 두 가지를 모두 함께 진화시켰습니다.”
“우리는 이미 장애물 회피를 상당히 잘 수행하고 있지만 이를 2m/초보다 빠르게 수행하고 싶습니다. [4.4 mph]수색 및 구조가 느립니다.”라고 그는 지적했습니다. “숲 속의 고속도로 속도에서는 소리가 압축되는데, 이를 모델에서 고려해야 합니다. 우리는 3~5년 안에 실제 세계에 배포할 준비를 하고 있습니다.”
수색 및 구조 이외의 다른 응용 분야에는 재난 지역 및 위험한 환경에 대한 모니터링이 포함될 수 있다고 그는 말했습니다.
Sanket은 소리 기반 내비게이션의 원리가 자율주행차, 산호초 보존, 화산 탐사 등 다양한 분야에 도움이 될 수 있다고 말했습니다. | 출처: 우스터 폴리테크닉 연구소
게시물 박쥐는 WPI 연구원들이 반향 위치 측정을 사용하여 드론을 개발하도록 영감을 줍니다. 처음 등장한 로봇 보고서.