無(wú)人機(jī)網(wǎng)援引外媒消息稱,普渡大學(xué)數(shù)學(xué)副教授Mireille“ Mimi” Boutin和理工大學(xué)算法代數(shù)教授Gregor Kemper發(fā)現(xiàn),配備有四個(gè)麥克風(fēng)和揚(yáng)聲器的無(wú)人機(jī)可以通過(guò)聆聽(tīng)回聲來(lái)精確地重建房間的墻壁結(jié)構(gòu),類似于蝙蝠使用回聲定位來(lái)定向。他們的工作意義重大,因?yàn)樗C明了在無(wú)人系統(tǒng)中使用聲音進(jìn)行導(dǎo)航的可行性,從而發(fā)掘許多潛在的應(yīng)用,例如汽車,無(wú)人機(jī),水下車輛,甚至是人們可以攜帶的設(shè)備(例如智能手機(jī))。
Kemper解釋說(shuō):“這樣做的目的是使無(wú)人機(jī)或任何其他無(wú)人駕駛車輛能夠使用聲音導(dǎo)航。汽車已經(jīng)配備了攝像頭。一種新的方法可能是還包括一個(gè)聲音傳感器,以增強(qiáng)已經(jīng)可用的視覺(jué)信息并更好地呈現(xiàn)真實(shí)情況。”
Boutin和Kemper所做的研究(發(fā)表在SIAM Journal on Applied Algebra and Geometry雜志上)基于最小化設(shè)置的四個(gè)麥克風(fēng),然后將這些麥克風(fēng)以剛性、非平面的形狀排列,用于測(cè)量揚(yáng)聲器發(fā)出的聲音。當(dāng)麥克風(fēng)聽(tīng)到回聲時(shí),會(huì)記錄產(chǎn)生聲音的時(shí)間與聽(tīng)到聲音的時(shí)間之間的時(shí)間差,以顯示在墻壁上彈跳后聲音傳播的距離。他們的新方法被稱為回聲分類-可以準(zhǔn)確確定哪個(gè)距離對(duì)應(yīng)于哪堵墻,從而確保所有聽(tīng)到的墻都確實(shí)存在,并消除了幽靈墻現(xiàn)象。
通過(guò)解決該問(wèn)題,團(tuán)隊(duì)為多種可能的回聲定位應(yīng)用打開(kāi)了大門(mén),其中包括可以由視障人士攜帶的智能手機(jī)作為指導(dǎo);以及可以添加到自動(dòng)駕駛或裝有攝像頭的汽車中的傳感器,以在攝像頭性能不佳時(shí)(例如在陽(yáng)光刺眼或暴風(fēng)雪中)提供幫助或能夠在黑暗中使用無(wú)人駕機(jī)可以幫助應(yīng)急救援。
Boutin解釋說(shuō),擁有更多的信號(hào)輸入可避免輸入信號(hào)的單一性,從而提高了在更廣泛的條件下更準(zhǔn)確地檢測(cè)物體的機(jī)會(huì)。
她說(shuō):“我們的算法表明,聲音為現(xiàn)有方法增加了一定程度的可靠性,因此工程師應(yīng)考慮繼續(xù)努力,以構(gòu)建可監(jiān)聽(tīng)的導(dǎo)航系統(tǒng)?!?/p>
Boutin和Kemper應(yīng)用的數(shù)學(xué)領(lǐng)域是基于可交換代數(shù)的方法,其中一些方法可以追溯到1800年代。當(dāng)他們看到需要證明所提出的聲感測(cè)解決方案的可靠性時(shí),他們就致力于解決鬼墻問(wèn)題。
Boutin說(shuō):“我們生活在大數(shù)據(jù)和模擬的世界中,很容易讓計(jì)算機(jī)來(lái)完成工作以得出答案。有些人對(duì)此非常精通。但是有時(shí)候,確保計(jì)算機(jī)生成的答案可靠的唯一方法是從數(shù)字上看問(wèn)題并且為了證明其可靠性就需要通過(guò)數(shù)學(xué)來(lái)完成?!?/p>
研究人員下一步將是考慮其他情況,例如當(dāng)無(wú)人機(jī)的運(yùn)動(dòng)受到限制或無(wú)人機(jī)在飛行時(shí)聽(tīng)到連續(xù)聲音的回聲時(shí)。同時(shí),該算法可供數(shù)學(xué)家和工程師公開(kāi)使用。
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