WiFi hjälper robotar att navigera inomhusmiljöer

Ingenjörer vid University of California San Diego har utvecklat en lågkostnads-, lågeffekts-teknologi som hjälper robotar att kartlägga sina inomhusmiljöer. Systemet hjälper robotarna att navigera även när det är låg belysning eller inga igenkännliga landmärken eller funktioner.

Forskarteamet tillhör Wireless Communication Sensing and Networking Group, som leds av UC San Diego-electrical och datorteknikprofessorn Dinesh Bharadia. Det kommer att presenteras på 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA) i Philadelphia, som pågår från den 23 till 27 maj.

Forskningen publicerades i IEEE Robotics and Automation.

En helt ny approach

Den nyligen utvecklade teknologin har sensorer som förlitar sig på WiFi-signal för att möjliggöra för roboten att kartlägga sin miljö och bana. Systemet är en helt ny approach för inomhusrobotnavigering, och det är unikt jämfört med tidigare metoder som använder optiska ljussensorer som kameror och LiDARs.

“WiFi”-sensorerna använder radiofrekvenssignal istället för ljus eller visuella signaler för att se, vilket möjliggör för dem att fungera bättre i miljöer där kameror och LiDARs har svårt. Dessa typer av miljöer är vanligtvis låg belysning, föränderlig belysning och reptitiva miljöer som långa korridorer.

Alternativ till LiDARs

WiFi hjälper teknologin att uppnå sin status som ett ekonomiskt alternativ till LiDARs, som är dyra och kräver mycket effekt.

“Vi omges av trådlösa signaler nästan överallt vi går. Skönheten i detta arbete är att vi kan använda dessa vardagssignaler för att göra inomhuslokalisering och kartläggning med robotar”, sa Bharadia.

Aditya Arun är en datorteknik-doktorand i Bharadias lab och första författare till studien.

Forskarna byggde prototypsystemet med standard-hårdvara. Det består av en robot utrustad med WiFi-sensorer byggda från kommersiellt tillgängliga WiFi-mottagare. Dessa WiFi-sensorer sänder och tar emot trådlösa signaler till och från WiFi-åtkomstpunkter i miljön, och denna kommunikation är vad som möjliggör för roboten att kartlägga sin position och riktning.

Roshan Ayyalasomayajula är också en datorteknik-doktorand i Bharadias lab, samt medförfattare till studien.

“Denna tvåvägs-kommunikation sker redan mellan mobila enheter som din telefon och WiFi-åtkomstpunkter hela tiden — det är bara inte säger åt dig var du är”, sa Ayyalasomayajula. “Vår teknik bygger på denna kommunikation för att göra lokalisering och kartläggning i en okänd miljö.”

WiFi-sensorerna är först omedvetna om robotens position och var WiFi-åtkomstpunkterna är i miljön. När roboten rör sig, ropar sensorerna ut åtkomstpunkterna och lyssnar på deras svar, som sedan används som landmärken.

Varje inkommande och utgående trådlös signal bär sin egen unika fysiska information som kan användas för att identifiera var robotarna och åtkomstpunkterna är i förhållande till varandra. Algoritmerna möjliggör för WiFi-sensorerna att extrahera denna information och göra dessa beräkningar. Sensorerna fortsätter att samla in mer information och kan slutligen lokalisera var roboten är på väg.

Teknologin testades på en våning i ett kontorsbyggnad, där flera åtkomstpunkter placerades runt utrymmet. En robot utrustades med WiFi-sensorer, samt en kamera och en LiDAR för att utföra mätningar för jämförelse. Teamet kontrollerade roboten och gjorde den att resa flera gånger runt våningen. Den vände också hörn och gick ner långa och smala korridorer med starkt och svagt belysta utrymmen.

Testerna visade att noggrannheten i lokalisering och kartläggning som tillhandahålls av WiFi-sensorerna var jämförbar med den som tillhandahålls av kommersiella kamera- och LiDAR-sensorer.

“Vi kan använda WiFi-signal, som är i princip gratis, för att göra robust och tillförlitlig avkänning i visuellt utmanande miljöer”, sa Arun. “WiFi-avkänning kan potentiellt ersätta dyra LiDARs och komplettera andra lågkostnads-sensorer som kameror i dessa scenarier.”

Teamet kommer nu att arbeta för att kombinera WiFi-sensorer och kameror för att utveckla en ännu mer komplett kartläggningsteknologi.