本文摘要：据外媒NewAtlas报导，许多无人机早已利用超声波检测必要坐落于其路径中的单个障碍物。但是，实验性的新型无人机系统不会用于声音来确认房间内所有墙壁的方位，从而在基于视觉或灯光的系统无法获取指导时获取指导。 这项研究由印第安纳州普渡大学的MireilleMimiBoutin教授和慕尼黑工业大学的GregorKemper教授领导。他们首先为现成的四旋翼无人机配有了扬声器和四个麦克风。 麦克风使用三维布置，而不是所有都比较手掌。

据外媒NewAtlas报导，许多无人机早已利用超声波检测必要坐落于其路径中的单个障碍物。但是，实验性的新型无人机系统不会用于声音来确认房间内所有墙壁的方位，从而在基于视觉或灯光的系统无法获取指导时获取指导。　　这项研究由印第安纳州普渡大学的MireilleMimiBoutin教授和慕尼黑工业大学的GregorKemper教授领导。他们首先为现成的四旋翼无人机配有了扬声器和四个麦克风。

麦克风使用三维布置，而不是所有都比较手掌。　　当无人机随后穿越房间时，其扬声器收到急促的声音脉冲。对于每个脉冲，传声器阵列都检测到房间的四壁光线返的初始升空和随后的Echo。

升空和任何Echo之间经过的时间量用作确认反射壁的距离与蝙蝠用于Echo定位的方式有所不同。利用研究人员研发的一种数学方法（称作脉冲分类），可以确认将哪个测量距离应用于哪面墙壁。结果，该系统可以倒数确认无人机相对于房间内所有墙壁的方位。

　　研究人员期望一旦更进一步发展，该技术可用作在黑暗，大雨/下雨或阴郁的条件下引领无人机，在这种情况下，基于计算机视觉、激光或红外光的系统可能会过热。可以想象，该设置还可用作基于智能手机的系统来引领盲人行人，或用作自动驾驶汽车的防撞系统等。

　　Kemper回应：这样做到的目的是使无人机或任何其他无人驾驶车辆需要用于声音导航系统。汽车早已配有了摄像头。

一种新方法有可能是还包括一个声音传感器，以强化现有的视觉信息并更佳地呈现出现实。　　关于这项研究的论文最近公开发表在《SIAM应用于代数与几何》杂志上。

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