像蝙蝠一樣的無人機，你見過麽？
現在，它已被實現出來了。
長這樣：
等等……這跟蝙蝠有什麽關系？
事實上，該無人機原理來自蝙蝠，即：在黑暗中靠回聲定位進行飛行。
據研究者介紹，他們隻靠廉價音頻設備，實現無人機的實時定位與地圖構建。
因其體積小，所用材料廉價，在陌生環境探索、搜索救援迷路者等領域，有廣泛應用。
目前，該成果剛被 IEEE Robotics and Automation Letters 收錄。
Reddit 上，相關帖子點贊破千。
有網友調侃道——這項目肯定是蝙蝠俠本人布魯斯韋恩投的。
也有網友擔憂——
此類低成本、易實現的産品也可用來追捕人類，造成更多傷害。
它到底如何實現的？
繼續往下看。
實現無人機 " 聽音辨位 "
在過去，傳統無人機執行障礙物檢測、定位和地圖構建等任務中，所使用的往往是攝像頭、激光雷達等傳感器——
但是，這些設備對于更小體積的無人機來說，根本帶不動。
此番，研究團隊參考了蝙蝠發出超聲波并根據回聲定位的方式，依靠聲音的發射與接收，實現對空間的感知。
更直白地說，讓無人機 " 喊出來 "，再根據 " 回聲 " 來辨别周邊環境狀況。
數據處理方面，鑒于目前主動回聲定位算法并不發達，團隊依靠一套基于幹涉回聲定位算法的端到端的 pipeline。
其中包含了一個實時定位與地圖構建框架，并集成了粒子濾波和因子圖推斷。
具體如下圖。
不同顔色描繪兩個麥克風在不同位置接收的聲波，這些信号通過校準、周期估計、粒子濾波得到因子圖，再進行相應方位和角度的估計。
爲實現上述思路，研究團隊将四個麥克風和蜂鳴器安裝在一種易于開發的小型無人機 Crazyflie 上面。
通過無人機收集數據，然後，靠藍牙傳輸到地面端設備，再進行相應的處理。如此一來，分析過程可小于 75ms。
該過程如下圖：
到了實驗環節，研究者先讓無人機逐漸靠近牆壁，該過程保持高度不變，獲得各距離下，聲波幹涉情況，并将之與理論估計值對比。
結果顯示兩者較爲貼合。
而後，他們對性能（精度）進行了測量。
結果發現——當無人機距離牆面 40cm 以内，其測量值可靠，其最大誤差在 2cm 以下。
當距離進一步縮小到 30cm，角度估計數值也變得更可靠，最大誤差小于 20 度。
更進一步，研究團隊将麥克風數量改變，測試其表現。
結果發現，随着麥克風數量變少，無人機偵測性能在下降，但有意思的是，即便隻有一個麥克風（下方深色線），其性能表現依然較爲滿意。
至于無人機在運動過程中，識别障礙精度如何？
研究團隊也進行了實驗。
如下方左圖，即便在運動過程中，無人機距牆體 8 厘米時，也能表現出不錯精度。
不過在角度測定上表現平平（下方右圖），團隊認爲，他們的算法在角度估計方面對噪聲更爲敏感。
盡管目前，該方案隻能在半米遠地方，進行 2cm 精度的偵測，對比成熟方案仍有差距，但從落地角度看，其成本低、重量輕，體積小特點意味着，該成果在很多場景仍是可靠的替代方案。
科研團隊表示，接下來，他們還将提高其準确性，并看看能否消除系統生成聲音的需要，不用 " 喊出聲 "。
研究團隊
最後，介紹上述科研成果的貢獻者們。
一作 Frederike D ü mbgen，她是一位機器人領域研究者，專注于信号處理與優化方向。
Frederike D ü mbgen 博士畢業于洛桑聯邦理工學院計算機與通信科學學院，目前是多倫多大學自主空間機器人實驗室 ( ASRL ) 的博士後。
二作 Adrien Hoffet，來自洛桑聯邦理工學院計算機與通信科學學院。
參考鏈接：
[ 1 ] https://www.engadget.com/echolocation-small-robots-search-and-rescue-103953284.html
[ 2 ] https://www.reddit.com/r/gadgets/comments/10tsf5x/echolocation_could_give_small_robots_the_ability/
[ 3 ] https://arxiv.org/abs/2301.08327v1
