Toronto Üniversitesi’nden araştırmacılar küçük robotlar için bir ekolokasyon sistemi geliştiriyor. Bu ucuz ve basit eklenti, robotların ulaşılması zor alanlarda gezinmesine ve harita çıkarmasına yardımcı olabilir.

Bilim insanları, makinelere yeni özellikler kazandırmak için uzun zamandır doğadan ilham alıyorlar. Toronto Üniversitesi’nden araştırmacılar, küçük robotlara kendi kendilerine yön bulma yeteneği kazandıracak bir yöntem tasarlamak için yarasalar ve ekolokasyonu kullanan diğer hayvanlardan ilham aldılar.

Ekolokasyon, beynin boyut ve mesafe gibi bilgileri tahmin etmek için yakın çevreden yansıyan ses dalgalarını yorumlamasıyla çalışır. Toronto Üniversitesi’ndeki araştırmacılar yakın zamanda bu duyusal yeteneği robotik alanında kullanmaya çalıştı ve çok umut verici sonuçlar elde etti. İlk olarak Robotics and Automation Letters dergisinde detaylandırılan makaleye göre Frederike Dümbgen ve ekibi, hem tekerlekli hem de uçan robotlar için basit, ucuz bir mikrofon ve hoparlör dizisini birleştirmeyi başardı.

Uygun maliyetli sistem, yarasaların duyu organları gibi çalışarak önce bir dizi frekansta kısa sinyaller yayıyor, ardından robotun yerleşik mikrofonunu kullanarak sesleri yakındaki duvarlardan sektirdikten sonra kaydediyor. Dümbgen’in ekibi tarafından tasarlanan bir algoritma daha sonra ses dalgalarının kendi yankılarıyla nasıl etkileşime girdiğini analiz ediyor ve ardından odanın boyutlarını yeniden yapılandırıyor.

IEEE Robotics and Automation Letters’da yayımlanan bir makalede araştırmacılar, mevcut aktif ekolokasyon algoritmalarının daha az gelişmiş olduğunu ve genellikle küçük robotlar için erişilemeyen donanım gereksinimlerine dayandığını söyledi. Ayrıca yöntemlerinin model tabanlı olduğunu, gerçek zamanlı çalıştığını ve önceden kalibrasyon ya da eğitim gerektirmediğini belirttiler. Geliştirdikleri çözüm, küçük makinelerin arama-kurtarma görevlerine ya da daha büyük robotların ulaşamayacağı daha önce keşfedilmemiş yerlere gönderilebilmesini sağlayabilir. Sistem yalnızca yerleşik ses ekipmanına ve ucuz ek donanıma ihtiyaç duyduğu için geniş bir potansiyel uygulama yelpazesine sahip.

Fakat araştırmacılar testleri sırasında tekniklerinin GPS sensörleri veya kameralar gibi daha büyük ve daha pahalı donanım kullanan sistemler kadar doğru olmadığını gördüler. Yine de gelecek versiyonlarda doğruluğunu artırmayı ve sistemin ses üretme ihtiyacını ortadan kaldırmayı umuyorlar. Bunun yerine, sistemlerinin kendi pervanelerinin dönüşü gibi drone’un kendisinin ürettiği sesleri kullanarak ekolokasyon yapabilmesini istiyorlar.

Derleyen: Deniz Akbulut