Drones que ayudan en catástrofes
Investigadores del Instituto Fraunhofer de Comunicación, Procesamiento de la Información y Ergonomía de Alemania (Fraunhofer FKIE) están desarrollando drones que buscan gritos para ayudar a los trabajadores de rescate a encontrar rápidamente a las personas que están atrapadas o heridas en situaciones de emergencia.
Montando una serie de micrófonos en un dron, los investigadores pueden afinar en los gritos mediante el uso de técnicas de procesamiento como la formación de rayos, que permite a los micrófonos detectar cuál de ellos está más cerca de un sonido y luego afinarlo.
En declaraciones a Mashable por correo electrónico, la investigadora Macarena Varela explicó que ella y sus colegas Wulf-Dieter Wirth y Manfred Okum desarrollaron previamente un sistema similar en 2016, pero que había sido demasiado grande y pesado para montarlo en un dron.
“En 2018, el Dr. Wirth estaba convencido de que podíamos usar micrófonos MEMS [sistema microelectromecánico] en lugar de los micrófonos de condensador tradicionales, haciendo que el sistema fuera mucho más pequeño”, dijo Varela. “Este fue el comienzo de nuestro sueño de poder montarlo en un dron con el propósito de SAR (Búsqueda y Rescate)”.
La investigación fue presentada en la reunión 180 de la Acoustical Society of America en junio
El sistema de los investigadores actualmente utiliza 32 micrófonos en su matriz, aunque Varela señala que aún no han experimentado para encontrar el número mínimo que podría usar sin dejar de ser efectivo. Aun así, consideran que más es mejor en este caso.
“Dado que los micrófonos MEMS son tan pequeños y asequibles, estamos planeando duplicar la cantidad de micrófonos en un futuro cercano en lugar de reducirlos”, dijo Varela.
Aumentar el número de micrófonos permitirá a los investigadores estimar con mayor precisión el ángulo de los sonidos que detectan, así como captar el audio que está más lejos. Esto permitirá al dron determinar la ubicación de la víctima con mayor precisión.
“Idealmente, para usar técnicas de beamforming, es práctico usar una matriz de micrófonos idénticos que entreguen datos síncronos”, dijo Varela. “Optamos por una matriz muy particular llamada Crow’s Nest, donde todos los micrófonos se colocan aleatoriamente en una esfera. Este tipo de matriz proporciona cobertura de sonido en todas las direcciones y [es] igualmente bueno en todas las direcciones”.
“Los datos de todos los micrófonos se combinan, después de agregarle retardos o fases, para lograr la máxima sensibilidad para una dirección seleccionada, y así formar un haz de sensibilidad”, continuó Varela. “Luego, variando o escaneando la dirección, se logra la búsqueda de fuentes de sonido”.
Los investigadores utilizan la técnica de radar monopulso para establecer el ángulo exacto del sonido. Esta técnica compara al menos dos haces simultáneos recibidos de direcciones ligeramente diferentes,determinando qué señal es más fuerte para detectar la posición de un objetivo.
Valera y sus colegas están desarrollando y probando métodos de filtrado para reducir el ruido, como el sonido del rotor del dron. Al mismo tiempo, también están experimentando con varios métodos de detección para captar el sonido de las personas en peligro, incluida la IA y las redes neuronales. Para ambos propósitos, los investigadores de Fraunhofer FKIE están utilizando una base de datos de audio que incluye “sonidos impulsivos… que las víctimas pueden producir, como tocar, aplaudir y gritar”.
“En pruebas anteriores en el laboratorio, pudimos detectar sonidos impulsivos, como aplaudir, tener ruidos de rotor presentes”, dijo Varela. “Actualmente estamos procesando los datos con el dron volando”.
Varela le proporcionó a Mashable un video que demuestra su investigación en curso.
