多くのスーパーマンの物語には、マン・オブ・スティールが空を飛び回る象徴的な瞬間があります。 空、その優れた聴力のおかげで、彼は誰かを呼ぶかすかな怯えた声を拾ったとき、 ヘルプ。 スペスは何も考えずに音源に焦点を合わせ、その方向に飛び立ち、大胆な救助を実行する準備を整えました。
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- 一分一秒が重要です
- もっとやるべきことがある
漫画の最古のマント姿のスーパーヒーローをドローンに置き換えれば、ドイツのフラウンホーファー FKIE 研究所の研究者が開発したテクノロジーをほぼ手に入れることができます。 彼らは、マイクアレイ、いくつかのスマートな人工知能アルゴリズム、 叫び声を認識し、その正確な音を検出できるようにするための車載コンピューター 位置。 現在、チームは概念実証タスクに DJI Matrice M600 ドローンを使用していますが、これらの UAV は 必要な 2.2 ポンド (1 キログラム) の重量を運ぶことができるほぼすべてのドローンと簡単に交換できます。 ペイロード。
「私たちは、災害が発生したときに確実に命を救える技術を開発しています」とマカレナ・ヴァレラ氏は言う。 ヴルフ・ディーター・ヴィルト氏とともにこのプロジェクトに取り組んだフラウンホーファーFKIEの研究員はDigitalに語った。 トレンド。
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一分一秒が重要です
ヴァレラさんは、地震などの災害の後は、一瞬一瞬の救助活動が極めて重要であると指摘する。 犠牲者が瓦礫に閉じ込められたり負傷したりする可能性があるため、さらに 60 秒ごとに生死が分かれる可能性があります。 ドローンは、その機敏性と到達困難なエリアにアクセスできる能力と組み合わせて、上空から現場を調査する能力により、すでに災害シナリオで使用されています。 しかしこれまで、ドローンが人を発見するには主に視覚による識別に頼らなければなりませんでした。 しかし、音響技術のいわゆる「カラスの巣アレイ」を使えば、すぐに被災地に飛んで、声で人を識別できるようになるかもしれない。
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の時代に スマートホームアシスタント Amazon の Echo のような、A.I. のアイデア 音声を検出できる技術は、かつての SF のようなものではありません。 しかし、一方で アレクサ あるいは、Siri は、コンロの上で泡立つ食べ物と音楽に合わせて、キッチンの向こう側からあなたの声を聞き取ることができるかもしれません。 バックグラウンドでプレイしているということは、チームの悲鳴感知ドローンがここで直面している課題に比べれば何でもありません。 このドローンのセットアップでは、風の音やローターの音、その他さまざまな環境騒音に匹敵する通常の騒音はありません。そして、なんとか冷静に操縦することができます。
「現在、これらのノイズを適切にフィルタリングし、衝撃音イベントをより正確に読み取るためにデータを処理中です」とバレラ氏は述べています。 「長年にわたり、私たちはさまざまな種類の衝撃音イベントを検出するためのノイズのフィルタリングに関する広範な経験を蓄積してきました。 たとえば、過去には、衝撃的な音イベントを検出するために、非常に騒々しいヘリコプターの音を抑制することに成功しました。 同じ目的で、地上車両の騒音もフィルタリングしました。 適切なフィルタリング手法を適用することで、対象の信号を確実に検出することができました。」
ヴァレラが過去について言及するとき、彼女は冗談ではありません。このプロジェクトは、フラウンホーファー FKIE での (これまでの) 8 年間の研究の焦点でした。 以前、チームは騒がしい環境で叫び声などの音を検出し、位置を特定できることを実証しました。 ただし、これには、ドローンではおそらく運ぶことができなかった、はるかに大きくて重いマイクとプロセッサーアレイが必要でした。 比較すると、この最新のデモンストレーションは、携帯電話に搭載されているのと同じ小型軽量のデジタル MEMS マイクを使用して実施されました。
もっとやるべきことがある
ただし、これでプロジェクトが終わるとは思わないでください。 「私たちはまだシステムを開発中です。方法を適応させ、ノイズ抑制方法、地理的位置推定などに取り組んでいます」とヴァレラ氏は語った。 「私たちはそれをさらに発展させたいと考えています。 [1 つの目標は、ドローンが関心のある地域に自動的に飛行できるようにすることです。」
彼らはまた、犠牲者に関する情報を救急隊員に自律的に提供できる方法として、ドローンのセットアップに他のセンサーを取り付けることも目指しています。
現在検討されている他の緊急救助ロボットやドローン技術も考慮に入れてください。 地下救助車両 に 消火ロボット そして、将来の救助活動が主に自動化テクノロジーを通じて実行される可能性があると考えることも不可能ではありません。 それはまだ先のことかもしれませんが、このような取り組みは、それがどれほど近づいているかを示しています。
この悲鳴感知研究は最近、6月8日から6月10日まで開催された第180回アメリカ音響学会総会でバーチャルで実証されました。
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