Drones que escuchan para salvar vidas

El Grupo de Procesado en Array (GPA) de la Universidad de Valladolid (UVa) ha ideado y ensayado con resultados prometedores una cámara acústica integrada en un vehículo aéreo no tripulado o dron, capaz de detectar, a través del sonido, a personas que piden ayuda en entornos donde la visibilidad es reducida.

Esta idea innovadora se fundamenta en una tecnología por la que el grupo ha apostado desde su creación. “Cuando diseñamos un conjunto de micrófonos y los procesamos de forma adecuada hablamos de micrófonos inteligentes y nos permiten obtener una información espacial que normalmente no se puede conseguir con un solo sensor”, explica el profesor de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la UVa Alberto Izquierdo, coordinador del equipo del que también forman parte los profesores Lara del Val y Juan José Villacorta.

Un array es precisamente un grupo de sensores distribuidos en el espacio de forma específica. Los investigadores del GPA trabajan no solo con array de micrófonos, también con altavoces, sensores todos ellos acústicos con los que son capaces de detectar la posición de las fuentes sonoras, como puede ser en este caso la de una persona pidiendo auxilio.

Localizar supervivientes en el interior de un barco

Esta línea de investigación surge hace tres años en una estancia de Izquierdo en la Universidad Carnegie Mellon de Pittsburgh, Pensilvania (Estados Unidos), uno de los centros de investigación más importantes del mundo en el ámbito de las ciencias de la computación y la robótica.

Allí entró en contacto con un grupo de investigadores del Departamento de Ingeniería Mecánica que trabaja con drones. Este grupo había desarrollado un vehículo capaz de volar por el interior de un barco de gran tamaño, un lugar en el que la cobertura GPS, fundamental para dirigir el dron y saber dónde se encuentra en cada momento, no está disponible.

A partir de la misma tecnología con la que funcionan algunas aspiradoras inteligentes (denominada SLAM, del inglés simultaneous localization and mapping), estos investigadores habían conseguido que el dron recorriera los camarotes para localizar supervivientes ante un supuesto de incidente o evento adverso.

“Un problema que tenían es que si hay fuego o humo los sensores ópticos no funcionan. Entonces nos plantearon si con nuestra tecnología acústica podríamos detectar a una persona que estuviera pidiendo auxilio. En ese momento abordamos el reto de montar uno de nuestros array en un dron y localizar la posición de una persona a través de los ecos directos y rebotes en las paredes”, recuerda el investigador de la UVa.

El principal desafío fue discernir las señales de auxilio del propio ruido del dron, una cuestión que consiguieron salvar finalmente de forma exitosa y que es el tema central de un artículo publicado en la revista ‘Sensors’ en colaboración con la Carnegie Mellon y la Universidad Northeastern de China.



Primeras pruebas en exteriores

Tras esta estancia, el Grupo de la UVa adquirió su propio dron y obtuvo los permisos y la documentación exigida para realizar las primeras pruebas en exteriores. Gracias a la colaboración con la empresa vallisoletana Drontecnic y su responsable Enrique Miguel Sanz, especialista en la construcción de drones, los investigadores han podido optimizar el diseño del dron para integrar el array y realizar ensayos conjuntos, lo que no hubiera sido posible con modelos comerciales.

“La idea es la misma, cuando hay que buscar personas en entornos donde puede haber fuego, humo o niebla, todos los sistemas de localización tradicionales basados en cámaras o en imágenes no funcionan. Así que hemos montado un array de micrófonos inteligentes MEMS en un dron de seis motores, 4’5 kilogramos y alrededor de un metro de diámetro, para empezar a tomar medidas en campo abierto y tratar de localizar a personas que gritan o que tienen un silbato de emergencia”, avanza Alberto Izquierdo.

Los resultados de estos experimentos iniciales, que requieren de la participación de varias personas y de una preparación compleja para volar el dron, procesar y analizar simultáneamente las señales, también han sido muy prometedores. Una idea que, en el futuro, podría facilitar enormemente la labor de los equipos de rescate y, en definitiva, salvar vidas.



Referencia

Izquierdo A, del Val L, Villacorta JJ, Zhen W, Scherer S, Fang Z. Feasibility of Discriminating UAV Propellers Noise from Distress Signals to Locate People in Enclosed Environments Using MEMS Microphone Arrays. Sensors. 2020; 20(3):597. https://doi.org/10.3390/s20030597