Инженеры из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали недорогую технологию с низким энергопотреблением. Она помогает роботам точно прокладывать путь в помещении даже при плохом освещении и без узнаваемых ориентиров или особенностей.
Технология состоит из датчиков, которые используют сигналы Wi-Fi, чтобы робот мог понять, куда он движется. Это новый подход к навигации роботов внутри помещений. Большинство систем полагаются на оптические датчики света, такие как камеры и лидары. В этом случае так называемые Wi-Fi-сенсоры используют радиочастотные сигналы, а не световые или визуальные подсказки. Поэтому они могут работать в сложных условиях — при слабом или меняющемся освещении, а также помещениях с «повторяющимися» параметрами — в длинных коридорах и на складах.
Исследователи отметили, что с использование Wi-Fi делает эту технологию экономичной альтернативой дорогим и энергоемким лидарам.
Исследователи протестировали технологию на полу офисного здания с длинными коридорами и темными складами. Они разместили несколько точек доступа в пространстве и оснастили робота датчиками Wi-Fi, а также камерой и LiDAR для проведения измерений для сравнения. Эксперимент показал, что точность локализации и картографирования, обеспечиваемая датчиками Wi-Fi, была на одном уровне точности с коммерческими камерами и датчиками LiDAR. В итоге система помогла роботам ориентироваться в темноте. Даже если это незнакомое место, без знакомых ориентиров.
Группа исследователей из группы Wireless Communication Sensing and Networking Group под руководством профессора электротехники и вычислительной техники Калифорнийского университета в Сан-Диего Динеша Бхарадиа представит свою работу на Международной конференции по робототехнике и автоматизации 2022 года (ICRA), которая состоится с 23 по 27 мая в Филадельфии.
Читать далее
«Вояджер-1» отправляет странные данные. В НАСА не понимают, в чем дело
«Пятая сила» создает во Вселенной невидимые «стены». Главное о новой теории физиков
Как темная материя «общается» с той, из которой мы состоим. Главное о новом исследовании