20/05/2022
Door Ad Spijkers
Ingenieurs van de University of California San Diego hebben een goedkope, energetisch zuinige technologie ontwikkeld om robots te helpen nauwkeurig hun weg binnenshuis in kaart te brengen. Dat kan zelfs bij weinig licht en zonder herkenbare oriëntatiepunten of kenmerken.
De technologie is gebaseerd op sensoren die wifi-signalen gebruiken om de robot te helpen in kaart te brengen waar hij heen gaat. Het is een nieuwe benadering van robotnavigatie binnenshuis. De meeste systemen vertrouwen op optische lichtsensoren zoals camera's en Lidar. In dit geval gebruiken de 'WiFi-sensoren' radiosignalen in plaats van licht of visuele signalen om te zien. Hierdoor kunnen ze werken in omstandigheden waarin camera's en Lidar het moeilijk hebben, zoals bij weinig licht, veranderend licht en repetitieve omgevingen zoals lange gangen en magazijnen.
Door wifi te gebruiken, zou de technologie een economisch alternatief kunnen bieden voor dure en energieverslindende Lidar.
Wifi
We worden bijna overal omringd door draadloze signalen. Dit onderzoek gebruikt deze alledaagse signalen om binnenruimten te lokaliseren en in kaart te brengen met robots. Met behulp van wifi hebben ze een nieuwe detectiemethode ontwikkeld die de hiaten opvult die zijn achtergelaten door de op licht gebaseerde sensoren. Hierdoor kunnen robots navigeren in scenario's waar ze dat momenteel niet kunnen.
De onderzoekers bouwden hun prototype met kant-en-klare hardware. Het systeem bestaat uit een robot die is uitgerust met de wifi-sensoren, die zijn opgebouwd uit in de handel verkrijgbare wifi-transceivers. Deze apparaten zenden en ontvangen draadloze signalen van en naar wifi access points in de omgeving. Wat deze sensoren bijzonder maakt, is dat ze de constante birdirectionele communicatie met de access points gebruiken om de locatie en bewegingsrichting van de robot in kaart te brengen.
Deze tweerichtingscommunicatie vindt continu plaats tussen mobiele apparaten zoals je telefoon en access points. Ze vertelt alleen niet waar een object zich bevindt. De technologie maakt gebruik van die communicatie om lokalisatie en mapping te doen in een onbekende omgeving.
Werking
In het begin zijn de wifi-sensoren zich niet bewust van de locatie van de robot en waar de access points zich in de omgeving bevinden. Terwijl de robot beweegt, sturen de sensoren signalen naar de access points en luisteren naar hun antwoorden. Deze gebruiken ze als oriëntatiepunten. De sleutel is dat elk inkomend en uitgaand draadloos signaal zijn eigen unieke fysieke informatie bevat. De aankomsthoek en directe afstand naar of van een access point kan worden gebruikt om te bepalen waar de robot en toegangspunten zich bevinden relatie tot elkaar.
Dankzij algoritmes, ontwikkeld door de onderzoekers, kunnen de wifi-sensoren deze informatie extraheren en berekeningen te maken. Naarmate de oproep en reactie voortduurt, pikken de sensoren meer informatie op en kunnen ze nauwkeurig lokaliseren waar de robot naartoe gaat.
De onderzoekers testten hun technologie op een verdieping van een kantoorgebouw. Maar de technologie is ook toepasbaar in fabriekshallen en magazijnen. Ze plaatsten verschillende access points rond de ruimte en rustten een robot uit met de wifi-sensoren. Maar ook gebruikten ze een camera en een Lidar om metingen ter vergelijking uit te voeren.
Het team stuurde de robot verschillende keren over de vloer, liet hem hoeken maken, door lange en smalle gangen rijden en door zowel heldere als slecht verlichte ruimtes gaan. In deze tests was de nauwkeurigheid van lokalisatie en mapping door de wifi-sensoren vergelijkbaar met die van de commerciële camera en LiDAR-sensoren.
Vervolg
De onderzoekers kunnen wifi-signalen gebruiken, die in wezen gratis zijn, om robuuste en betrouwbare detectie te doen in visueel uitdagende omgevingen. Wifi-detectie kan in deze scenario's mogelijk dure Lidar vervangen en andere goedkope sensoren zoals camera's aanvullen.
Dat is het team nu aan het onderzoeken. De wetenschappers gaan wifi-sensoren (die zorgen voor nauwkeurigheid en betrouwbaarheid) combineren met camera's (die visuele en contextuele informatie over de omgeving geven) om een completere, maar goedkope kaarttechnologie te ontwikkelen.
Foto: screenshot video UC San Diego Jacobs School of Engineering