или войти через:
Ваша корзина пока пуста
favorite_border
Доступно только зарегистрированным пользователям

Роботы из Университета Калифорнии смогут видеть сквозь стены с помощью Wi-Fi

schedule 08.08.2014 в 11:20 link University of California University of California
​Роботы, созданные командой из Университета Калифорнии, Санта-Барбара, могут смотреть сквозь твердые стены, используя сигналы Wi-Fi. – сообщает Робототехника Украина. Среди потенциальных применений роботов – поиск, наблюдение, обнаружение, спасение и археология. Эти роботы имеют возможность определить положение и очертание невидимых объектов в пределах сканируемых структур, а затем классифицировать их состав, металл, древесину или плоть.



Работая в паре, роботы пересекают периметр объекта или структуры и поочередно передают и принимают Wi-Fi радиосигналы между собой через проверяемый объект. Используя различия в передаваемых и принимаемых Wi-Fi уровнях сигналов, чтобы показать присутствие скрытых объектов, система использует модель распространения волны с целевым разрешением около 2 см. Измеряя полученные напряженности поля этих беспроводных передач, роботы способны производить точную карту структуры с подробной информацией, где твердые предметы расположены в помещении.

Хотя это не первые роботы, которые были заявленные с возможностью видеть сквозь бетон. Робот Cougar20-H достиг этой цели несколько лет назад. Другие системы полагались на ряд ГГц-диапазона, мощные датчики и по существу сложные радиолокационные системы. Аналогично, системе, работающей с Wi-Fi из MIT, удалось обнаружить движение за стенами, используя Wi-Fi в качестве передатчика и приемника, но разрешение было слишком низким, чтобы сделать больше, чем обнаружить движение, не говоря уже о классифицировании и идентификации объектов.

Роботы UCSB, однако, полагаются исключительно на интерпретацию Wi-Fi радио передач, которые имеют меньшую прочность и значительно ниже динамический диапазон, чем более мощные массивы. Это указывает, что обработка сигналов и вычисление после захвата должны быть ключом к их «рентгеновскому зрению». Это подтверждается в утверждениях команды, которые они используют, и пространственных фильтрах и вычислениях в их приемном оборудовании и обработке компьютеров с использованием алгоритма SLAM в их расчетах карт на лету.

Чтобы сопоставить координаты области и объектное пространственно, каждый робот оценивает свою собственную позицию и положение другого робота на основе заданной скорости и расстояния, используя гироскоп и колесный кодер для позиционирования. Хотя это может показаться трудным выполнять точные измерения, роботы, как утверждают, двигаются в согласованном, параллельно вокруг внешней области способом, подобным тому, который используется в медицинских системах формирования изображений, при котором движущийся передатчик отслеживается следующим приемником. Эти изображения, по-видимому, взаимодействуют с параболической антенной, прикрепленной к каждому роботу, являются достаточно точными, чтобы позволить принимать общее разрешение.

В отношении потенциального использования этой технологии, команда UCSB видит поиск и спасание в наиболее выступающей области. В частности, они постулировали идею использования этих Wi-Fi роботов для помощи в поиске выживших под завалами в период после землетрясения.

Аналогично, команда также рассматривает возможность включения этих методов в классификации и обнаружении объектов за стенами, без необходимости удаления или повреждения любых структур в здании. Это, по мнению исследователей, было бы большим подспорьем для таких вещей, как археологические памятники, где неинвазивное отображение области в качестве прекурсора для рытья может оказаться бесценным.

Исследователи также говорят, что эти Wi-Fi технологии сканирования могут быть эффективно использованы без роботов, будучи включенными в качестве статического приема / передачи данных в строительстве для обнаружения злоумышленников, скрывающихся за стенами или из ряда традиционных пассивных инфракрасных детекторов или других датчиков наблюдения. Технология также имеет потенциал в портативном устройстве, которое можно использовать для выполнения предварительного сканирования тела для мониторинга работоспособности.
Команда планирует посмотреть на другие приложения обработки изображений для технологии, а также потенциал для включения лазерного наведения в целях повышения точности в пространстве и улучшения разрешения захваченных карт изображений.

Видео ниже показывает роботов UCSB в действии.







Комментарии: