SARDO is een smartphone-snuivende zoek- en reddingsdrone

Voor iedereen die ooit zijn iPhone is kwijtgeraakt: Apple's 'Vind mijn'-app is een game-changer die grenst aan pure magie. Meld u aan bij de app, tik op een knop om een ​​alarm te laten klinken op uw MIA-apparaat en binnen enkele seconden gaat het af een hard geluid (zelfs als uw telefoon in de stille modus staat) waarmee u de vermisten kunt gaan zoeken hoorn. Ja, het zit meestal achter de kussens van je bank of blijft ergens met de voorkant naar beneden op een plank liggen.

Je kunt hierbij denken aan Sardo, a nieuw droneproject gemaakt door onderzoekers van het Duitse NEC Laboratories Europe GmbH, als Apple’s ‘Find My’-app op steroïden. Het verschil is dat, hoewel het vinden van je iPhone meestal slechts een kwestie van gemak is, de door NEC-onderzoekers ontwikkelde technologie letterlijk een redder in nood kan zijn.

“SARDO is een single-UAV [unmanned aerial vehicle]-oplossing die is ontworpen om slachtoffers in rampscenario’s te lokaliseren door alleen gebruik te maken van hun mobiele connectiviteit,”

Antonio Albanees, een onderzoeksmedewerker bij NEC Laboratories Europe, vertelde Digital Trends. “De intuïtie hierachter is het aanpassen van de klassieke cellulaire multilateratietechniek, die gebaseerd is op gelijktijdige doelcommunicatie. afstandsschattingen van verschillende ankers, bijvoorbeeld basisstations, tot het geval waarin er slechts één bewegend anker is beschikbaar."

Laten we dat een beetje uitpakken. Om te beginnen staat SARDO ogenschijnlijk, op de ongemakkelijke backronym-manier waarop dergelijke projecten vaak doen, voor “Search-And-Rescue DrOne-gebaseerde oplossing." Hoewel er geen tekort is aan projecten die het gebruik van drones voor zoek- en reddingsmissies in omgevingen hebben onderzocht Wat SARDO net als rampzones onderscheidt (of in ieder geval zweeft), is de manier waarop het vermiste mensen opspoort: door hun telefoon te gebruiken signalen.

SARDO schiet te hulp

Om te beginnen voert SARDO een time-of-flight-meting uit met behulp van informatie die is ontleend aan de signalen van de gebruiker. smartphone om hun afstand te schatten. Machine learning-tools worden vervolgens toegepast om de precieze locatie van de persoon te bepalen, waarbij zelfs scenario's worden gecompenseerd waarin de cellulaire signalen nadelig worden beïnvloed door puin. Als de gezochte persoon in beweging is, komt een ander machine learning-algoritme in actie om het traject te beoordelen op basis van de huidige beweging. Nadat het een gebiedsscan heeft uitgevoerd, verandert het SARDO-dronesysteem automatisch van positie om dichter bij het slachtoffer te zijn om nauwkeurigere afstandsmetingen op te halen.

“Voor zover wij weten is dit de eerste zoek- en reddingsoplossing met één drone die vermiste slachtoffers alleen via mobiele telefoons nauwkeurig kan lokaliseren”, aldus Albanese. “Er zijn oplossingen van concurrenten, maar die zijn ofwel afhankelijk van andere sensoren – [zoals] IR of thermisch camera's – of gebruik ad hoc signalen met ultrabrede bandbreedte, die … niet worden gebruikt door gewone mobiele telefoons netwerken. SARDO maakt optimaal gebruik van de steeds hogere penetratiegraad van mobiele telefoons in onze samenleving om een ​​alomtegenwoordig plug-and-play noodlokalisatiesysteem te bieden.”

Het idee om mensen te volgen via hun telefoonsignalen is slim, niet in de laatste plaats omdat het het mogelijk maakt om allebei naar specifiek te zoeken mensen (iets dat andere zoek- en reddingsmethoden met drones niet gemakkelijk kunnen doen) en de identiteit van individuen achterhalen wanneer nodig. Maar er is ook een veel slimmer stukje technologie in het spel.

Er worden veldtesten uitgevoerd

Het grote potentiële probleem met dit soort technologie is dat er in een natuurrampscenario geen garantie is dat mobiele telefoons zullen werken. Toen de orkaan Harvey in 2017 bijvoorbeeld de kust van Texas teisterde, gebeurde dat ook schakelde 70% van de zendmasten uit, meer dan 360 in totaal, in de getroffen gebieden. Orkaan Katrina vernietigde in 2005 in totaal ongeveer 1.000 zendmasten.

Hoe zorg je er dan voor dat een drone die mensen probeert te volgen via hun telefoonsignalen, dit kan doen? Simpel: je maakt van de drone zelf een vliegend, lichtgewicht mobiel basisstation.

"We [hebben tot nu toe] het prototype in verschillende veldproeven getest", zei Albanese. “Eerst hebben we ons foutenmodel gevalideerd en empirisch bewezen dat de foutvariantie afhankelijk is van de werkelijke afstand tussen de UAV en de [gebruikersapparatuur]. Vervolgens hebben we de lokalisatie [convolutioneel neuraal netwerk] getest voor verschillende UAV-hoogten en gebruikerssnelheden. Ten slotte hebben we de SARDO-prestaties met gesloten lus beoordeeld, waaruit blijkt dat er weinig volledige omwentelingen nodig zijn om een ​​lage lokalisatiefout voor verschillende gebruikerssnelheden te bereiken.”

Op dit moment kan de technologie alleen werken in buitenomgevingen. Albanese zei echter dat het team hoopt dat dit in de toekomst zal veranderen met de toevoeging van indoorlokalisatie.

“Aangezien we ons prototype met kant-en-klare hardware hebben ontwikkeld, kunnen we SARDO mogelijk als softwaremoduleproduct aanbieden uit te voeren op beschikbare hardwareoplossingen, of zelfs als een complete oplossing inclusief de UAV en het basisstation”, zegt hij dat is genoteerd.

Hij zei dat er interesse is geweest van de openbare veiligheidsafdelingen, hoewel er nog geen definitief besluit over de goedkeuring ervan is genomen.

Onlangs verscheen er een paper waarin het werk werd beschreven gepubliceerd in het tijdschrift IEEE Transactions on Mobile Computing.

Aanbevelingen van de redactie

• De iPhone-app van ChatGPT heeft nu Bing ingebouwd
• Deze app lijkt op ChatGPT voor je e-mail en heeft mijn leven veranderd
• Wat is semantische weergave en hoe dit de camera van je iPhone 11 verbetert
• Terwijl Google voorop blijft rennen, waar is de A.I. van Apple? strategie?
• Het blijkt dat Zoek mijn iPhone ook heel goed is in het vinden van een gestolen auto