WiFi giúp robot điều hướng trong môi trường trong nhà

Các kỹ sư tại Đại học California San Diego đã phát triển một công nghệ giá thấp, tiết kiệm năng lượng giúp robot lập bản đồ môi trường trong nhà. Hệ thống này giúp robot dẫn đường ngay cả khi có ánh sáng yếu hoặc không có điểm mốc hoặc đặc điểm dễ nhận biết.

Đội nghiên cứu thuộc Nhóm Truyền thông không dây, Cảm biến và Mạng, do giáo sư kỹ thuật điện và máy tính Dinesh Bharadia của UC San Diego dẫn đầu. Công nghệ này sẽ được trình bày tại Hội nghị Quốc tế về Robotics và Tự động hóa (ICRA) năm 2022 tại Philadelphia, từ ngày 23 đến 27 tháng 5.

Nghiên cứu được công bố trên IEEE Robotics and Automation.

Phương Pháp Mới

Công nghệ mới được phát triển có cảm biến dựa trên tín hiệu WiFi để cho phép robot lập bản đồ môi trường và đường đi. Hệ thống này là một phương pháp mới cho dẫn đường robot trong nhà, và nó độc đáo so với các phương pháp trước đó sử dụng cảm biến ánh sáng quang học như máy ảnh và LiDAR.

Cảm biến “WiFi” sử dụng tín hiệu tần số vô tuyến thay vì ánh sáng hoặc tín hiệu hình ảnh để “nhìn”, cho phép chúng hoạt động tốt hơn trong môi trường mà máy ảnh và LiDAR gặp khó khăn. Các môi trường này thường có ánh sáng yếu, ánh sáng thay đổi và môi trường lặp lại như hành lang dài.

Thay Thế Cho LiDAR

WiFi giúp công nghệ đạt được trạng thái là một giải pháp thay thế kinh tế cho LiDAR, vốn đắt tiền và yêu cầu nhiều năng lượng.

“Chúng ta được bao quanh bởi tín hiệu không dây gần như mọi nơi chúng ta đi. Điểm hay của công trình này là chúng ta có thể sử dụng các tín hiệu hàng ngày này để thực hiện định vị và lập bản đồ trong nhà với robot,” Bharadia nói.

Aditya Arun là sinh viên tiến sĩ kỹ thuật điện và máy tính tại phòng thí nghiệm của Bharadia và là tác giả thứ nhất của nghiên cứu.

Các nhà nghiên cứu đã xây dựng hệ thống nguyên mẫu với phần cứng sẵn có. Nó bao gồm một robot được trang bị cảm biến WiFi được xây dựng từ máy thu phát WiFi thương mại. Các cảm biến WiFi này truyền và nhận tín hiệu không dây đến và từ điểm truy cập WiFi trong môi trường, và giao tiếp này cho phép robot lập bản đồ vị trí và hướng di chuyển của nó.

Roshan Ayyalasomayajula cũng là sinh viên tiến sĩ kỹ thuật điện và máy tính tại phòng thí nghiệm của Bharadia, cũng như là đồng tác giả của nghiên cứu.

“Giao tiếp hai chiều này đã xảy ra giữa các thiết bị di động như điện thoại của bạn và điểm truy cập WiFi mọi lúc — nó chỉ không cho bạn biết vị trí của bạn,” Ayyalasomayajula nói. “Công nghệ của chúng tôi dựa trên giao tiếp này để thực hiện định vị và lập bản đồ trong một môi trường không xác định.”

Cảm biến WiFi ban đầu không biết vị trí của robot và nơi đặt điểm truy cập WiFi trong môi trường. Khi robot di chuyển, cảm biến gọi đến các điểm truy cập và lắng nghe phản hồi của chúng, sau đó được sử dụng làm điểm mốc.

Mỗi tín hiệu không dây đến và đi đều mang thông tin vật lý duy nhất có thể được sử dụng để xác định vị trí của robot và điểm truy cập so với nhau. Các thuật toán cho phép cảm biến WiFi trích xuất thông tin này và thực hiện các tính toán. Cảm biến tiếp tục thu thập thêm thông tin và cuối cùng có thể xác định robot đang đi về đâu.

Công nghệ này đã được thử nghiệm trên một tầng của một tòa nhà văn phòng, nơi đặt nhiều điểm truy cập xung quanh không gian. Một robot sau đó được trang bị cảm biến WiFi, cũng như một máy ảnh và LiDAR để thực hiện đo lường so sánh. Đội ngũ đã điều khiển robot và làm cho nó di chuyển nhiều lần xung quanh tầng. Robot cũng rẽ ở các góc và đi xuống các hành lang dài và hẹp với không gian sáng và tối.

Các thử nghiệm đã chứng minh rằng độ chính xác của định vị và lập bản đồ do cảm biến WiFi cung cấp tương đương với cảm biến máy ảnh và LiDAR thương mại.

“Chúng ta có thể sử dụng tín hiệu WiFi, về cơ bản là miễn phí, để thực hiện việc cảm biến một cách vững chắc và đáng tin cậy trong môi trường khó quan sát,” Arun nói. “Cảm biến WiFi có tiềm năng thay thế LiDAR đắt tiền và bổ sung cho các cảm biến giá thấp khác như máy ảnh trong các tình huống này.”

Đội ngũ sẽ tiếp tục làm việc để kết hợp cảm biến WiFi và máy ảnh để phát triển một công nghệ lập bản đồ hoàn chỉnh hơn.