Phonotaxis

Da RobotGarage.

(Phonotaxis , in italiano: Fonotassi)

La Fonotassi è la capacità di determinare la direzione di provenienza di un suono, ed esistono piu' modi per farlo utilizzando due sensori acustici (microfoni) montati alla stessa altezza, sfasati orizzontalmente, ed entrambi proiettati nella stessa direzione ma sfasati radialmente.

Un sistema è quello di sfruttare la differenza di intensita sonora tra i segnali rilevati dai due sensori, dovuta al fatto che sono distanti tra loro e orientati diversamente, ed è chiamato Interaural Level Difference (ILD), un altro sistema si basa sul diverso tempo di arrivo del suono ai due sensori, Interaural Time Difference (ITD), dovuto solo alla distanza tra loro.

Infine abbiamo l0ultimo importante sitema , basato su un effetto chiamato Interaural Phase Difference (IPD), che consiste in cancellazioni di fase del suono ottenute grazie ad una struttura tubolare molto particolare [1].

In natura alcuni animali basano la loro ricerca del partner per la riproduzione unicamente con questo sistema.

Un esempio di questi animali è il Grillo Bimaculato. Un robot costruito nel 2007 che si ispira a questo animale e sfrutta la Fonotassi è il Robot Grillo .


Individuazione della Cross-Correlazione tra i due segnali audio sinistro e destro

Studi Recenti

Diversi tentativi di assolvere al compito di localizzazione del suono sono già stati effettuati in robotica.

E' stata sfruttata la Differenza di Tempo di Arrivo del suono (ITD), forse la piu' ardua da rilevare quando la distanza tra i due microfoni è ridotta.

In uno studio [2] è stata sviluppata una testa robotizzata, dotata di 2 microfoni e una videocamera, che utilizzava sia informazioni sonore che visive in modo alternato per determinare la direzione del suono.

All'inizio la testa-robot sfruttava il suono per orientarsi verso la sorgente, la quale una volta individuata veniva seguita con la videocamera.

Nei sistemi ITD solitamente viene effettuato un calcolo della Cross-Correlazione tra i segnali destro e sinistro, che permette di estrarre lo sfasamento temporale di arrivo dei segnali delle due orecchie, e quindi la direzione di provenienza del suono.

Nella figura a destra in alto viene mostrato un esempio di individuazione del calcolo del vettore di cross-correlazione effettuato in uno studio [3]


Altri sistemi che si basano sull'ITD sono stati sviluppati per seguire la sorgente con predizione della traiettoria.

Per farlo viene calcolata la variazione nel tempo del vettore di cross correlazione (figura qui sotto a sinistra) , che descrive il moto del suono percepito sia in velocità che in direzione.

Il vettore viene inviato alla rete.
Rete Neurale Ricorrente usata per determinare la direzione del suono

In uno studio [4] l'elaborazione del vettore di cross-correlazione è stata affidata ad una Rete Neurale Ricorrente (figura qui a destra).

La rete era costituita da 4 strati: gli strati di input e output erano dotati di 45 neuroni ciascuno, i due strati intermedi ne avevano 30 ciascuno.

Ciò ha garantito prestazioni molto alte in velocità di reazione (circa 34° di rotazione al secondo).









Testa sferica bioispirata frapposta ai due microfoni


La Differenza di Intensita Sonora (ILD) è stata combinata con la Differenza di Fase (IPD) in un sistema di localizzazione dinamica [5].

E' stata realizzata una struttura biomimetica (una sfera frapposta ai microfoni) che ricreava una diffrazione simile a quella che si ha negli esseri umani in natura (dovuta alla testa frapposta alle orecchie).

Essendo la sfera completamente simmetrica, veniva usato il moto del robot per eliminare l'ambiguità sul verso di provenienza del suono dalla fronte o dal retro della testa.

Il sistema sfruttava il linguaggio MDLe (Motion Description Language) per la rappresentazione del moto e il software ME (Modular Engine) per tradurre i piani trovati da MDLe in comandi agli attuatori.








Bibliografia

  1. Richard Reeve, Andr´e van Schaik, Craig Jin, Tara Hamilton,Ben Torben-Nielsen, Barbara Webb, “Directional hearing in a silicon cricket”, 2006, Elsevier, BioSystems
  2. Nakashima H., Mukai T., Ohnishi N., “Self-Organization of a sound source localization robot by perceptual cycle”
  3. John C. Murray, Harry Erwin and Stefan Wermter, “A Recurrent Neural Network for Sound-Source Motion Tracking and Prediction”, 2005, University of Sunderland.
  4. John C. Murray, Harry Erwin and Stefan Wermter, “A Recurrent Neural Network for Sound-Source Motion Tracking and Prediction”, 2005, University of Sunderland.
  5. Sean B. Andersson, Amir A. Handzel, Vinay Shah, and P.S. Krishnaprasad, “Robot Phonotaxis with Dynamic Sound-source Localization”, 2004, University of Maryland


--venomyeah 20:24, 13 lug 2011 (CEST)

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