SARDO är en smartphone-sniffande sök- och räddningsdrönare

För alla som någonsin har tappat bort sin iPhone, Apples "Hitta min" app är en gamechanger som gränsar till ren magi. Logga in på appen, tryck på en knapp för att ljuda ett larm på din MIA-enhet, och inom några sekunder kommer den att avge ett högt ljud - även om din telefon är inställd på tyst läge - som gör att du kan gå och hitta den saknade telefonlur. Ja, den sitter vanligtvis fast bakom dina soffkuddar eller lämnas med framsidan nedåt på en hylla någonstans.

Du kan tänka på SArdo, en nytt drönarprojekt skapad av forskare vid Tysklands NEC Laboratories Europe GmbH, som Apples "Find My"-app på steroider. Skillnaden är att, även om det vanligtvis bara är en fråga om bekvämlighet att hitta din iPhone, kan tekniken som utvecklats av NEC-utredare vara en bokstavlig livräddare.

"SARDO är en enkel-UAV [obemannad flygfordon]-lösning utformad för att lokalisera offer i katastrofscenarier genom att endast utnyttja deras mobilanslutning,"

Antonio Albanese, en forskarassistent vid NEC Laboratories Europe, berättade för Digital Trends. "Intuitionen bakom det är att anpassa den klassiska cellulära multilaterationstekniken, som är baserad på samtidiga mål avståndsuppskattningar från flera ankare, till exempel basstationer, till fallet när endast ett enda rörligt ankare är tillgängliga."

Låt oss packa upp det lite. Till att börja med står SARDO till synes, på det obekväma bakronym som sådana projekt ofta gör, för "Search-And-Rescue DrOne-based lösning." Även om det inte finns någon brist på projekt som har undersökt användningen av drönare för sök- och räddningsuppdrag i inställningar precis som i katastrofområden är det som gör att SARDO står isär (eller åtminstone svävar) hur den spårar försvunna personer: genom att använda sin telefon signaler.

SARDO till undsättning

Till att börja med utför SARDO en flygtidsmätning med hjälp av information extraherad från signalerna från en användares smartphone för att uppskatta deras avstånd. Maskininlärningsverktyg används sedan för att räkna ut den exakta platsen för personen, till och med kompensera för scenarier där de cellulära signalerna påverkas negativt av spillror. Om personen som söks efter rör sig, går en annan maskininlärningsalgoritm till handling för att bedöma deras bana baserat på aktuell rörelse. Efter att det har genomfört en skanning av ett område kommer SARDO drönarsystemet automatiskt att ändra sin position för att vara närmare offret för att hämta mer exakta avståndsmätningar.

"Såvitt vi vet är detta den första sök- och räddningslösningen med en drönare som kan exakt lokalisera försvunna offer endast via mobiltelefoner," sa Albanese. "Det finns konkurrerande lösningar, men de förlitar sig antingen på andra sensorer - [som] IR eller termisk kameror — eller använd ad hoc-signaler med ultrabred bandbredd, som … inte används av vanliga mobiltelefoner nätverk. SARDO utnyttjar den högre och högre penetrationshastigheten för mobiltelefoner i vårt samhälle för att tillhandahålla ett allestädes närvarande plug-and-play nödlokaliseringssystem."

Idén med att spåra människor genom deras telefonsignaler är smart, inte minst för att det gör det möjligt att både leta efter specifika människor (något som andra metoder för sök- och räddning av drönare inte lätt kan göra) och hämtar identiteten på individer när nödvändig. Men det finns också mycket smartare teknik på spel.

Fälttester pågår

Det stora potentiella problemet med teknik som denna är att i ett naturkatastrofscenario finns det ingen garanti för att mobiltelefoner kommer att fungera. Till exempel, när orkanen Harvey slog Texas kust 2017, det slog ut 70 % av mobiltornen, mer än 360 totalt, i drabbade områden. Orkanen Katrina slog under tiden ut cirka 1 000 mobiltorn totalt 2005.

Hur säkerställer du då att en drönare som försöker spåra människor genom deras telefonsignaler kan göra det? Enkelt: Du gör själva drönaren till en flygande, lätt cellulär basstation.

"Vi [har hittills] testat prototypen i flera fältförsök," sa Albanese. "Först validerade vi vår felmodell och bevisade empiriskt felvariansens beroende av det faktiska avståndet mellan UAV: en och [användarutrustningen]. Sedan testade vi lokaliseringen [convolutional neural network] för olika UAV-höjder och användarhastigheter. Slutligen utvärderade vi SARDO-prestanda med slutna slingor, och visade att den behöver få fullständiga varv för att uppnå låga lokaliseringsfel för olika användarhastigheter."

Just nu kan tekniken bara fungera i utomhusmiljöer. Albanese sa dock att laget hoppas att detta kommer att förändras i framtiden med tillägget av lokalisering inomhus.

"Eftersom vi utvecklade vår prototyp med hjälp av hårdvara från hyllan, kan vi erbjuda SARDO som en mjukvarumodulprodukt att köras på tillgängliga hårdvarulösningar, eller till och med som en komplett lösning inklusive UAV och basstationen,” han noterade.

Han sa att det har funnits intresse från offentliga säkerhetsavdelningar, även om inget slutgiltigt beslut om antagandet ännu har tagits.

Ett papper som beskrev arbetet var nyligen publicerad i tidskriften IEEE Transactions on Mobile Computing.

Redaktörens rekommendationer

• ChatGPT: s iPhone-app har nu Bing inbyggt
• Den här appen är som ChatGPT för din e-post, och den förändrade mitt liv
• Vad är semantisk rendering och hur det förbättrar kameran på din iPhone 11
• Var är Apples A.I. strategi?
• Det visar sig att Find my iPhone är riktigt bra på att hitta en stulen bil också