SARDO는 스마트폰 탐지 수색 및 구조 드론입니다.

아이폰을 분실한 적이 있는 분들을 위해, Apple의 '나의 찾기' 앱 순수한 마법에 가까운 게임 체인저입니다. 앱에 로그인하고 버튼을 탭하여 MIA 장치에서 알람을 울리면 몇 초 안에 알람이 울립니다. 휴대전화가 무음 모드로 설정되어 있더라도 큰 소리로 잃어버린 물건을 찾을 수 있습니다. 핸드셋. 네, 보통 소파 쿠션 뒤에 붙어 있거나 선반 어딘가에 뒷면이 아래로 향하게 놔두거든요.

SArdo를 생각해 보세요. 새로운 드론 프로젝트 독일 NEC Laboratories Europe GmbH의 연구원들이 스테로이드에 대한 Apple의 "Find My" 앱으로 만들었습니다. 차이점은 iPhone을 찾는 것이 일반적으로 편의의 문제일 뿐이지만 NEC 조사관이 개발한 기술은 문자 그대로 생명의 은인이 될 수 있다는 것입니다.

"SARDO는 셀룰러 연결만을 활용하여 재해 시나리오에서 피해자의 위치를 ​​파악하도록 설계된 단일 UAV(무인 항공기) 솔루션입니다." 안토니오 알바니스, NEC Laboratories Europe의 연구원은 Digital Trends에 말했습니다. “그 뒤에 있는 직관은 동시 목표를 기반으로 하는 고전적인 세포 다변측정 기술을 적용하는 것입니다. 여러 앵커(예: 기지국)에서 단일 이동 앵커만 있는 경우까지의 거리 추정 사용 가능."

그 내용을 조금 풀어보겠습니다. 우선, SARDO는 표면적으로는 이러한 프로젝트에서 자주 수행되는 어색한 역모어 방식으로 "Search-And-Rescue DrOne 기반"을 의미합니다. 해결책." 환경에서 수색 및 구조 임무를 위해 드론을 사용하는 것을 조사한 프로젝트는 부족하지 않습니다. 재난 지역과 마찬가지로 SARDO를 차별화하는(또는 적어도 호버링) 이유는 실종자를 추적하는 방법입니다. 휴대폰을 사용하여 신호.

SARDO를 구출하다

우선, SARDO는 사용자의 신호에서 추출된 정보를 사용하여 비행 시간 측정을 수행합니다. 스마트 폰 그들의 거리를 추정하기 위해. 그런 다음 기계 학습 도구를 적용하여 사람의 정확한 위치를 파악하고 잔해로 인해 셀룰러 신호가 부정적인 영향을 받는 시나리오도 보상합니다. 검색 중인 사람이 움직이면 또 다른 기계 학습 알고리즘이 작동하여 현재 움직임을 기반으로 궤적을 평가합니다. SARDO 드론 시스템은 지역 스캔을 수행한 후 자동으로 위치를 피해자에게 더 가깝게 변경하여 보다 정확한 거리 측정값을 검색합니다.

"우리가 아는 한, 이것은 휴대폰을 통해서만 실종된 피해자의 위치를 ​​정확하게 파악할 수 있는 최초의 단일 드론 수색 및 구조 솔루션입니다."라고 Albanese는 말했습니다. “경쟁사 솔루션이 있지만 IR 또는 열과 같은 다른 센서에 의존합니다. 카메라 - 또는 일반 셀룰러에서 사용되지 않는 임시 초광대역 신호를 사용합니다. 네트워크. SARDO는 유비쿼터스 플러그 앤 플레이 비상 위치 파악 시스템을 제공하기 위해 우리 사회에서 점점 더 높아지고 있는 휴대폰 보급률을 최대한 활용하고 있습니다.”

전화 신호를 통해 사람들을 추적한다는 아이디어는 스마트합니다. 특히 두 사람 모두 특정 정보를 찾을 수 있기 때문입니다. (다른 드론 수색 및 구조 접근 방식으로는 쉽게 수행할 수 없는 작업) 다음과 같은 경우 개인의 신원을 검색합니다. 필요한. 하지만 훨씬 더 똑똑한 기술도 사용됩니다.

현장 테스트 진행 중

이와 같은 기술의 가장 큰 잠재적인 문제는 자연 재해 시나리오에서 휴대폰이 작동할 것이라는 보장이 없다는 것입니다. 예를 들어, 2017년 허리케인 하비가 텍사스 해안을 강타했을 때, 기지국 70% 파괴, 영향을 받은 지역에는 총 360개 이상이 있습니다. 한편, 2005년에는 허리케인 카트리나로 인해 총 1,000개의 기지국이 파괴되었습니다.

그렇다면 전화 신호로 사람들을 추적하려는 드론이 그렇게 할 수 있는지 어떻게 보장할 수 있을까요? 간단합니다. 드론 자체를 날고 가벼운 셀룰러 기지국으로 만듭니다.

Albanese는 "우리는 지금까지 여러 현장 시험을 통해 프로토타입을 테스트했습니다."라고 말했습니다. “먼저 우리는 오류 모델을 검증하고 UAV와 [사용자 장비] 사이의 실제 거리에 대한 오류 분산의 의존성을 경험적으로 입증했습니다. 그런 다음 다양한 UAV 고도와 사용자 속도에 대한 위치 파악[컨볼루셔널 신경망]을 테스트했습니다. 마지막으로 우리는 폐쇄 루프 SARDO 성능을 평가하여 다양한 사용자 속도에 대해 낮은 위치 파악 오류를 달성하기 위해 완전한 회전이 거의 필요하지 않음을 보여주었습니다."

현재 이 기술은 실외 환경에서만 작동할 수 있습니다. 그러나 Albanese는 팀이 실내 위치 측정 기능을 추가하면 이러한 상황이 바뀌기를 희망한다고 말했습니다.

“기성 하드웨어를 사용하여 프로토타입을 개발했기 때문에 SARDO를 소프트웨어 모듈 제품으로 제공할 수도 있습니다. 사용 가능한 하드웨어 솔루션에서 실행되거나 UAV 및 기지국을 포함한 완전한 솔루션으로 실행될 수도 있습니다.”라고 그는 말했습니다. 유명한.

그는 아직 채택에 대한 최종 결정은 내려지지 않았지만 공공 안전 부서의 관심이 있었다고 말했습니다.

최근 작업을 설명하는 논문이 나왔습니다. IEEE Transactions on Mobile Computing 저널에 게재됨.

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