Kamuflaj kullanmayan görünmez dron geliştirildi

0

BEĞENDİM

ABONE OL

News

0

Northwestern Üniversitesi mühendisleri, gövdesini yüksek süratle döndürerek insan gözünün hareket algısını yanıltan yeni bir dron geliştirdi. Phantom Twist ismi verilen prototip, kamuflaj kaplaması, şeffaf gövde yahut ışığı büken optik sistemler kullanmadan uçuş sırasında silik bir imaja dönüşüyor.

Phantom Twist, insan gözünün süratle hareket eden objeleri detaylı biçimde seçememesine yol açan hareket bulanıklığı tesirinden yararlanıyor. Süratli dönen vantilatör kanatlarının yahut pervanelerin makul bir süratten sonra gözden kaybolmasına benzeyen sistemde dronun gövdesi saniyede 15 ila 25 sefer dönüyor. En yüksek dönüş suratında aygıt, arka planla karışan soluk ve yarı saydam bir leke üzere görünüyor.

Geleneksel dört rotorlu dronlarda pervaneler dönerken aygıtın ana gövdesi büyük ölçüde sabit kalıyor. İnsan gözü bu sabit gövdeyi basitçe takip edebiliyor. Phantom Twist ise tek motor ve tek pervane kullanıyor. Pervane bir yöne dönerken dronun geri kalan kısmı zıt yönde dönüyor. Böylelikle gözün odaklanabileceği sabit bir gövde modülü kalmıyor.

Dronun bileşenleri de dönüş sırasında üst üste gelerek besbelli ve koyu bir biçim oluşturmamaları için farklı yüksekliklere ve açılara yerleştirildi. Motor, pil, devre kartı, karşı yük ve irtibat modülleri arasında geniş boşluklar bırakıldı. Dönüş başladığında opak kesimler arka planla görsel olarak birleşiyor ve aygıtın dış çizgileri kayboluyor.

Tasarım süreci hesaplamalı modelleme, yapay zekâ ve optimizasyon algoritmalarıyla yürütüldü. Birinci etapta kararlı biçimde uçabilecek yaklaşık 20 bin farklı dron yapılandırması oluşturuldu. Algoritmalar motorun, pervanenin, bataryaların, denetim devre kartının ve karşı yüklerin pozisyonlarını tekrar tekrar değiştirdi. Aerodinamik ve eylemsizlik şartlarını karşılamayan düzenlemeler elenirken uçuş kararlılığını koruyan düşük görünürlüklü dizaynlar süreçte tutuldu.

Uygun bulunan dizaynlar sanal ortamda döndürüldü ve 100 farklı gerçek dünya arka planının üzerine yerleştirildi. İnsan görsel algısına yakın sonuçlar üretmek için LPIPS isimli algısal benzerlik metriği kullanıldı. Arka plana daha yeterli karışan dizaynlara daha düşük görünürlük puanı verildi.

Ekip, en düşük görünürlük puanına sahip 500 tasarımı seçerek optimizasyon sürecini sürdürdü. Bileşenlerin pozisyonları her etapta yine ayarlandı ve neredeyse tüm görüş açılarından fark edilmesi güç bir yapı hazırlandı. Sürecin tamamı otomatik olarak gerçekleştirildi ve belirlenen kriterleri karşılayan tasarım fizikî prototipe dönüştürüldü.

Üretilen prototipler uçuş testlerinde kararlı ve denetim edilebilir biçimde çalıştı. Kullanılan görünürlük metriğinde Phantom Twist, benzeri boyutlardaki klâsik dört rotorlu bir drondan yaklaşık 10 kat daha az fark edilir çıktı. Dron büsbütün görünmez hale gelmiyor fakat yüksek dönüş suratı sırasında bariz gövde çizgilerini kaybederek hafif bir pus görünümü alıyor.

Phantom Twist’in mevcut prototipi denetimli ortamlarda çalışmasını sağlayan harici bir optik takip sistemine gereksinim duyuyor. Karbon fiber takviye çubukları, temas kabloları ve birtakım opak bileşenler uçuş sırasında kısmen görülebiliyor. Pervanenin çıkardığı ses de aygıtın görsel olarak fark edilmese bile işitilmesine sebep oluyor.

Dronun sonraki sürümlerinde daha şeffaf materyaller ve daha sessiz bir itki sistemi kullanılacak. Dönen gövdeye yerleştirilecek bir kamera, dronun navigasyon sırasında 360 derecelik imaj elde etmesini sağlayabilecek. Mevcut prototipte bu kamera sistemi yer almıyor.

Phantom Twist; yuva yapan kuşların izlenmesi, sulak alanların incelenmesi, çevresel ölçümler ve yaşlanan altyapının denetlenmesi üzere alanlarda kullanılabilecek. Daha az görünür bir hava aracı, insanları yahut hayvanları direkt görüş alanına giren klâsik dronlar kadar rahatsız etmeden bilgi toplayabilecek.

Çalışma, Jingxian Wang, Chen Yu, David Matthews, Emma Alexander, Sam Kriegman ve Michael Rubenstein tarafından hazırlandı. “Computational Design of a Low-Visibility UAV Using a Human-Aligned Perceptual Metric” isimli araştırma, 16 Temmuz’da Avustralya’nın Sidney kentinde düzenlenen Robotics: Science and Systems 2026 konferansının Robot & Sensor Design oturumunda sunuldu. Araştırmaya ABD Ulusal Bilim Vakfı takviye verdi.