Los murciélagos son criaturas notables: pueden volar de noche o dentro de cuevas sin luz que los guíe. Inspirándose en esa capacidad, un equipo de investigadores del Worcester Polytechnic Institute (WPI) determinó cómo usar sensores ultrasónicos de baja potencia para guiar drones en entornos con visibilidad obstruida.

El radar, el lidar y el GPS son excelentes para navegación y sensado, pero se topan con problemas cuando la luz está obstruida o cuando consumen demasiada energía para la limitada autonomía de un dron. Los investigadores descubrieron que un arreglo de sonar dual podía implementar un sistema de sensado de mucho menor consumo, con buen desempeño en ambientes que dejarían fuera de juego a un sistema de visión por computador.

¿Cómo separa los ecos del ruido de las hélices?

Un escudo colocado detrás del arreglo reduce el sonido de las hélices, que de otro modo ahogaría la señal. Un análisis posterior mediante una red neuronal separa los ecos de los objetos frente al dron del ruido de fondo. El prototipo logró navegar en distintos entornos simulados, como bosques, humo y nieve, e incluso tuvo la oportunidad de volar en un bosque real.

Todo el código y los diseños de hardware son abiertos, publicados bajo el nombre de proyecto Saranga, así que cualquiera puede replicarlos y construir sobre ellos.

¿Por qué importa el sensado de bajo consumo?

La ventaja central es energética. Un lidar de estado sólido para robótica ronda los 5 a 15 watts de consumo continuo, mientras que un par de transductores ultrasónicos opera en el rango de los miliwatts, lo que se traduce directamente en más minutos de vuelo. Para un dron cuya batería suele durar entre 15 y 25 minutos, recortar el presupuesto de energía del sistema de percepción no es un detalle menor.

El enfoque también es accesible desde lo económico. Los sensores ultrasónicos de bajo costo, como el clásico HC-SR04, cuestan menos de 5 dólares por unidad, frente a los cientos o miles de dólares de un módulo lidar. Combinado con placas de control asequibles, esto abre la puerta a que clubes universitarios y talleres de robótica en Chile y la región experimenten con navegación autónoma sin depender de sensores de gama alta.

La contrapartida es la resolución: el ultrasonido entrega una imagen del entorno mucho más gruesa que el lidar, y por eso la red neuronal cumple un rol crítico al interpretar ecos ambiguos. Es un recordatorio de que, en robótica de bajo costo, buena parte de la inteligencia se traslada del sensor al software.

Vale la pena recordar que ya habíamos cubierto sensores para drones inspirados en mosquitos, y que, si a alguien le interesa la ecolocalización, los humanos también pueden aprender a hacerla.