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Intelligenza artificiale e natura : ecolocalizzazione per i veicoli autonomi ?

I veicoli autonomi guidano con disinvoltura per le strade di sempre più città, ma i sistemi di navigazione di questi veicoli rimangono un concetto tecnologico in evoluzione. Poiché le aziende si contendono i diritti sui terreni urbani, in genere utilizzano sensori basati su proprietà ottiche (come onde luminose e video) o onde radio per mappare e navigare nell’ambiente. Queste opzioni potrebbero non fornire la migliore copertura, soprattutto in caso di maltempo. Un team di ricercatori dell’Università del Michigan si sta rivolgendo alla natura per sviluppare qualcosa di meglio.

“Gli animali hanno la straordinaria capacità di orientarsi utilizzando il suono”, ha affermato Bogdan Popa, assistente professore di ingegneria meccanica all’università e ricercatore principale del progetto. “Vogliamo sviluppare un sensore che utilizzi il suono come quello degli animali”.

Gli sforzi precedenti con il suono sono falliti perché le onde sonore non viaggiano nell’aria quanto la luce e le onde radio. Infatti, gli attuali sensori ad ultrasuoni hanno una portata di solo 1 metro e producono mappe a bassa risoluzione.

Popa prevede di sfruttare la conoscenza della natura per far progredire questa tecnologia. Delfini, pipistrelli e balene usano l’ecolocalizzazione, una tecnica in cui un impulso sonoro viene emesso nell’ambiente. Quando l’impulso incontra un oggetto, rimbalza e invia riflessi all’animale per decifrarlo. Usando questo approccio, gli animali possono navigare nel loro terreno, trovare cibo ed evitare i predatori, il che accade molto rapidamente.

Popa ritiene che l’ecolocalizzazione offra una nuova allettante opportunità che consentirà ai veicoli autonomi di operare in un mondo incerto in condizioni meteorologiche avverse, pur mantenendo la propria autonomia.

Il suono ha una portata limitata mentre viaggia nell’aria. Per spingere le onde sonore in modo più efficiente, Popa e il suo team hanno costruito una lente acustica utilizzando metamateriali attivi e passivi.

Simile a una lente ottica, la lente acustica è costituita da due pezzi ingegnerizzati di plastica modellata che sono in grado di focalizzare le onde sonore ultrasoniche (35-45 kilohertz) in qualsiasi direzione desiderata con solo la minima deformazione. Questa capacità significa che l’obiettivo può essere fissato al veicolo e non ha bisogno di essere pulito o riallineato. Con solo piccole regolazioni, l’obiettivo può proiettare un’onda focalizzata in quasi tutte le direzioni. Popa paragona questo nuovo sensore a un raggio laser rispetto alle tradizionali applicazioni sonore che sono più simili a una lampadina a incandescenza.

Il team ha anche sviluppato un processo per analizzare la grande quantità di informazioni contenute negli echi di ritorno. Per fare questo, hanno reso il progetto ancora più multidisciplinare, rivolgendosi all’informatica per interpretare i segnali sensoriali biologici. Il team del Michigan ha sviluppato una rete neurale convoluzionale, costituita da singoli algoritmi di deep learning in grado di differenziare, pesare e assegnare importanza alle immagini auto-etichettate.

“Utilizzando alcuni esperimenti con i delfini per comprendere il loro comportamento, abbiamo sviluppato una serie di reti neurali”, ha affermato Popa. “Ogni rete neurale è specializzata per riconoscere un oggetto, come un tipo di pesce, una minaccia, rocce, ecc.”

Per la prima fase dello studio, il team prevede di sviluppare una serie di reti neurali. Ogni rete sarà addestrata a interpretare gli echi di ritorno per un oggetto specifico e determinare se l’oggetto è presente nell’ambiente e la sua posizione più probabile.

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