Dron se orientuje jako netopýr a nepotřebuje kameru ani lidar. Stačí mu ultrazvuk a AI, která se řídí hlukem vrtulí

Kvadrokoptéra o velikosti dlaně zvládla ve 180 testech obletět překážky v mlze, teď i kouři s úspěšností 72 až 100 %, a to bez jediného snímku z kamer.

Zdroj fotografie: WPI

Tým z Worcester Polytechnic Institute postavil miniaturní dron PeARBat160 s rozpětím pouhých 16 centimetrů a vybavil ho dvěma ultrazvukovými senzory vpředu. Ty fungují přesně jako echolokace netopýra: vyšlou krátký zvukový impulz, zachytí jeho odraz od překážky a z času letu spočítají vzdálenost. Protože senzory jsou dva, levý a pravý, drobný rozdíl v načasování echa prozradí i směr, odkud se překážka blíží. Pro samotné vyhýbání se překážkám dron skutečně nepoužívá přední kameru ani lidar. Klíčovou roli ale hraje neuronová síť Saranga, která řeší dosud neřešitelný problém malých dronů: vlastní vrtule generují mohutný ultrazvukový šum, v němž se slabé echo stěny nebo sloupu snadno ztratí. Saranga se na reálných datech naučila tento hluk odfiltrovat; neřídí se jím v tom smyslu, že by z něj postavila prostor, ale učí se ho rozpoznat a odečíst, aby v zašuměném signálu vytáhla skutečné překážky. Pomáhá jí v tom i fyzický akustický štít, který část hluku vrtulí odstíní ještě před senzorem.

Netopýří princip v šestnácti centimetrech

PeARBat160 váží 460 gramů a jeho autoři odhadují výrobní náklady na zhruba 10 tisíc korun. Oba přední senzory, čipy TDK ICU-30201, spotřebují dohromady pouhých 1,2 miliwattu. Pro srovnání: komerční autonomní drony jako Skydio X10 nebo DJI Matrice 4TD mají úhlopříčku 47 až 80 centimetrů, váží 1,7 až 2,2 kilogramu, stojí 140 tisíc až 380 tisíc korun a jejich senzorové sady spolknou přes 20 wattů. Rozdíl v energetické náročnosti senzoriky je řádově desetitisícinásobný.

Důležitá je ale poctivá poznámka: dron není zcela „bezesenzorový“. Pro odhad vlastní rychlosti využívá optický flow senzor a pro měření výšky spodní ultrazvukový senzor. Bez kamery a lidaru se obejde jen při detekci a objíždění překážek, a právě tam je to podstatné, protože kamery a lidar v mlze, kouři, absolutní tmě nebo na skleněných a průhledných plochách selhávají.

Saranga přelstí vlastní vrtule

Neuronová síť Saranga nepracuje s jedním okamžitým vzorkem. Dostává „obrázek“ složený z 32 po sobě jdoucích měřicích cyklů, tedy zhruba 0,82 sekundy historie. Užitečné signály se v tomto záznamu opakují na stejné pozici, zatímco šum vrtulí je nekorelovaný a rozpadá se. Síť se naučila tyto vzory rozlišit na syntetických datech s přimíchaným reálným hlukem; stačily přitom pouhé dvě minuty záznamu letu v režimu „jen poslouchej“.

Po kvantizaci má model velikost půl megabajtu a běží lokálně na desce Google Coral Dev Board Mini vážící 25,5 gramu. Inference trvá přibližně 15 milisekund, celá navigační síť od senzoru po úhybný manévr pracuje na frekvenci 16 hertzů. Žádný cloud, žádná latence mobilní sítě.

Bez akustického štítu by ale pouze AI nestačila. Autoři studie publikované v Science Robotics uvádějí, že štít zdvojnásobil praktický dosah snímání, z jednoho metru na dva.

Co ukázalo 180 testů v mlze, tmě a sněhu

Výzkumníci postavili dron před řadu scénářů: hustá mlha, nulové osvětlení, kombinace mlhy se sněhem, různé rychlosti letu. Výsledky podle jednotlivých podmínek:

• Hustá mlha: 90 % úspěšnost vyhnutí se překážkám
• Tma (0 luxů): 100 %
• Kombinace tmy, husté mlhy a sněhu: 72,7 %
• Rychlost 1 m/s: 100 %
• Rychlost 2 m/s: 72,7 %

Pro kontext: starší ultrazvukový systém BatDeck dokončil ve stejném zaplněném vnitřním prostoru trať pouze jednou ze 17 pokusů. Saranga třináctkrát.

Limity jsou ovšem zřetelné. Dron vydrží ve vzduchu jen asi pět minut s baterií 850 mAh. Tenké kovové tyče a drobné větvičky vracejí tak slabé echo, že se objeví až ve vzdálenosti pod 40 centimetrů; to dává málo času na reakci. A při visu spotřebuje platforma přes 100 wattů, takže miliwattová úspora na senzorice sama o sobě výdrž dramaticky neprodlouží.

Záchranáři v kouři: slibný směr, ne hotový produkt

Přesně pro zakouřené interiéry po požáru, tmavé sklepy bez GPS signálu nebo zasněžené sutiny je systém navržen. Vedoucí výzkumu Nitin Sanket říká, že v reálném čase záchranné mise mohou i pár sekund navíc rozhodovat mezi životem a smrtí. WPI navíc získal na pokračování výzkumu grant NSF ve výši 705 tisíc dolarů; nejde tedy o jednorázový experiment, ale o systematickou výzkumnou linii směřující k ještě menším robotům pod 50 milimetrů.

Český kontext není daleko. Tým z ČVUT už v roce 2021 demonstroval autonomní vlet dronu do budovy v hasičském scénáři včetně prostředí plného kouře, ovšem s hloubkovou kamerou a 2D lidarem, tedy se senzory, které v hustém dýmu ztrácejí spolehlivost. Ultrazvukový přístup WPI by mohl být právě tím chybějícím dílem skládačky.

Pět minut letu a potíže s tenkými překážkami ale brání reálnému nasazení. Ale princip funguje a u stroje za deset tisíc korun, který vidí skrz mlhu i kouř, stojí za to sledovat, kam se posune příští iterace.