Робототехника и физический ИИ

WiFi Помогает Роботам Навигировать в Индор-Средах

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Инженеры Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали технологию низкой стоимости и низкого потребления энергии, которая помогает роботам создавать карты своих индор-сред. Система помогает роботам ориентироваться даже в условиях низкой освещенности или отсутствия узнаваемых ориентиров и особенностей.

Группа исследователей принадлежит к группе беспроводной связи, датчиков и сетей, которую возглавляет профессор электротехники и компьютерных наук Калифорнийского университета в Сан-Диего Динеш Бхарadia. Она будет представлена на Международной конференции по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2022 года в Филадельфии, которая пройдет с 23 по 27 мая.

Исследование было опубликовано в IEEE Robotics and Automation.

Совершенно Новый Подход

Разработанная технология имеет датчики, которые полагаются на сигналы WiFi для ermögления роботу создавать карту своей среды и пути. Система представляет собой совершенно новый подход к навигации роботов в индор-средах и уникален по сравнению с предыдущими, которые используют оптические датчики, такие как камеры и LiDARы.

Датчики “WiFi” используют радиочастотные сигналы вместо световых или визуальных сигналов для “видения”, что ermögляет им работать лучше в средах, где камеры и LiDARы испытывают трудности. Эти среды обычно имеют низкую освещенность, меняющуюся освещенность и повторяющиеся среды, такие как длинные коридоры.

Альтернатива LiDARам

WiFi giúp технологии достичь статуса экономически эффективной альтернативы LiDARам, которые являются дорогими и требуют много энергии.

“Мы окружены беспроводными сигналами почти повсюду, куда мы идём. Красота этой работы заключается в том, что мы можем использовать эти повседневные сигналы для индор-локализации и картографирования с роботами”, – сказал Бхарadia.

Адитья Арун – аспирант по электротехнике и компьютерным наукам в лаборатории Бхарadia и первый автор исследования.

Исследователи построили прототип системы с использованием серийного оборудования. Она состоит из робота, оснащенного датчиками WiFi, созданными из коммерческих WiFi-трансиверов. Эти датчики WiFi передают и принимают беспроводные сигналы от и к точкам доступа WiFi в среде, и это общение ermögляет роботу создавать карту своего местоположения и направления движения.

Рошан Айяласомаяджула также является аспирантом по электротехнике и компьютерным наукам в лаборатории Бхарadia и соавтором исследования.

“Это двустороннее общение уже происходит между мобильными устройствами, такими как ваш телефон, и точками доступа WiFi все время – это просто не говорит вам, где вы находитесь”, – сказал Айяласомаяджула. “Наша технология использует это общение для локализации и картографирования в неизвестной среде.”

Датчики WiFi сначала не знают местоположения робота и где находятся точки доступа WiFi в среде. Когда робот движется, датчики вызывают точки доступа и слушают их ответы, которые затем используются в качестве ориентиров.

Каждый входящий и исходящий беспроводной сигнал несет свою уникальную физическую информацию, которую можно использовать для определения местоположения робота и точек доступа относительно друг друга. Алгоритмы ermögляют датчикам WiFi извлекать эту информацию и производить эти расчеты. Датчики продолжают собирать больше информации и могут в конечном итоге определить, куда движется робот.

Технология была протестирована на этаже офисного здания, где были размещены несколько точек доступа вокруг пространства. Робот был оснащен датчиками WiFi, а также камерой и LiDARом для выполнения измерений для сравнения. Команда контролировала робота и заставляла его проезжать несколько раз вокруг этажа. Он также поворачивал углы и спускался по длинным и узким коридорам с ярко и тускло освещенными пространствами.

Тесты показали, что точность локализации и картографирования, обеспечиваемая датчиками WiFi, была сопоставима с точностью коммерческих камер и датчиков LiDAR.

“Мы можем использовать сигналы WiFi, которые практически бесплатны, для robustной и надежной сенсорики в визуально сложных средах”, – сказал Арун. “Сенсорика WiFi потенциально может заменить дорогие LiDARы и дополнить другие низкозатратные датчики, такие как камеры, в этих сценариях.”

Команда теперь будет работать над объединением датчиков WiFi и камер для разработки еще более полной технологии картографирования.

Алекс Макфарленд - журналист и писатель в области искусственного интеллекта, исследующий последние разработки в этой области. Он сотрудничал с многочисленными стартапами и изданиями в области искусственного интеллекта во всем мире.