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11 月 6 日至 9 日，第 20 届国内计算机学会 ACM 嵌入式网络感知零碎大会 SenSys 在美国波士顿召开。清华大学软件学院何源副教授课题组和美团无人机团队单干论文“麦巢：辅助无人机精准起飞的远距离即时声源定位技术”取得了大会最佳论文奖第二名（Best Paper Runner-Up）。
11 月 6 日至 9 日，第 20 届国内计算机学会（Association for Computing Machinery，简称 ACM）嵌入式网络感知零碎大会（Conference on Embedded Networked Sensor Systems，简称 SenSys）在美国波士顿召开。清华大学软件学院何源副教授课题组和美团无人机团队单干论文“麦巢：辅助无人机精准起飞的远距离即时声源定位技术”（MicNest：Long-Range Instant Acoustic Localization of Drones in Precise Landing）取得了大会最佳论文奖第二名（Best Paper Runner-Up）。
ACM 嵌入式网络感知零碎大会是 ACM 主办的物联网畛域旗舰学术会议，自 2003 年开始已间断举办 20 届。本届大会共收到 209 篇论文投稿，其中 52 篇被接管发表，最终评比出 1 篇“最佳论文奖”（Best Paper）和 1 篇“最佳论文奖第二名”（Best Paper Runner Up）。
该论文钻研动机来自美团公司正在打造的城市低空物流网络实在利用场景。高精度的定位追踪技术是保障配送服务无人机安全可靠精准起降的关键技术之一。钻研提出了一种基于高空麦克风阵列进行远距离即时声源定位的计划，无效解决了简单城市环境中信号衰减快、信噪比低、多普勒非线性失真等难题，对无人机的可定位高度达 120m，定位相对误差 0.5%。
背景
为了使无人机可能满足配送经营的要求，无人机飞控系统次要依赖 RTK、视觉等信息实现对无人机的定位。然而在城市环境，尤其在靠近高空的城市峡谷场景中，无人机左近的楼宇反射甚至会遮挡 GPS 卫星的信号，从而导致重大的多径效应或者是非视距的信号流传。
无人机配送的长期业务指标是实现全天时全天候配送，为了晋升无人机定位的健壮性，论文提出了基于声波的定位办法。
2 整体框架
该论文提出一种新型的声学定位系统，以帮忙无人机准确着陆。如下图 1 所示，无人机将拆卸一个一般的扬声器，从而使无人机可能发送辅助定位的声学脉冲信号。高空的机场将部署多个麦克风作为定位锚点。高空机场将从各个麦克风采集到的信号中检测声学脉冲，进而计算出脉冲信号的绝对时延，定位无人机。
本论文须要解决如下三个技术难题:
- 第一个挑战是声学脉冲信号的信噪比非常低。有如下四个起因：（1）因为无人机穿梭于城市之间，所以扬声器的传输功率必须要被限度，以防止烦扰城市居民。（2）本零碎须要定位低空的无人机（>100m），声学脉冲信号将会接受很大的信号瘦弱。（3）此外，许多城市的背景噪声自身就很强，约为 40-75 dB SPL。（4）在地面航行时，无人机螺旋桨还会产生很大的声学烦扰，可能高达 104 dB SPL。
- 第二个挑战是无人机静止引起的多普勒信号失真。对于无线信号而言，多普勒效应的重大水平，反比于物体的静止速度，正比于无线信号的传播速度。相比于射频信号的传播速度（即光速），声学信号在空气中的传播速度是十分慢的。所以，声学信号将接受重大的多普勒失真。
- 第三个挑战是信号处理必须要高效。本定位系统用于疏导静止的无人机起飞，定位数据提早不能过高，否则高提早的定位后果将给飞控引入重大的零碎不稳定性，威逼整个起飞环节的平安。
总之，本提案要解决的核心技术问题是：如何在低信噪比的条件下，检测失真声学脉冲信号。
上图 2 展现了本提案的定位流程的示意图与对应的零碎实现：无人机携带一个扬声器继续的播放声学脉冲信号。四个麦克风被部署在起飞平台的四个角上以捕捉声学脉冲信号。本零碎通过定位音箱的地位来定位无人机。
3 具体计划
3.1 PRN 调制与发送
在实在的场景中，无人机发送的声学信号须要满足如下要求：
- 声学对人耳敌对 ：无人机收回的声音不能引起居民的听觉不适。
- 反对并发检测和辨认 ：同一片空域总，可能会有多个无人机在起降，即多个无人机可能同时传输声学脉冲。这就要求本零碎可能从抵触的声学信号中别离检测每个无人机的脉冲，并辨认每个检测出的脉冲属于哪一个无人机。
- 平安 ：可能避免歹意攻击者伪造无人机的脉冲来误导零碎。
为满足以上需要，本零碎采纳伪随机噪声（Pseudo-Random Noise，PRN）调制来生成无人机的声学脉冲。咱们用每个无人机的识别码（ID）来设置伪随机种子，并生成一连串的 N 个高斯随机变量，作为该无人机发送的脉冲信号。具体实现中，码率等于扬声器的采样率，即 48 kHz。
3.2 脉冲检测
将声波信号进行调试并发送后，咱们须要在高空端进行脉冲检测。
咱们抉择的是匹配滤波器进行脉冲检测。其思维是以发射脉冲为模板，并将其与接管信号做相干。通过将接管信号流式地输出到匹配滤波器中，匹配滤波器就会流式地输入相干后果。如果从输入后果中找到一个显著的相干峰，咱们就断定该脉冲被检测到了。但为了解决低信噪比问题，须要减少脉冲长度，然而多普勒失真的存在，使得减少脉冲长度只会事与愿违。
解决此问题的间接无效办法就是弥补多普勒失真：多普勒效应缩放了脉冲码字的持续时间。如果无人机绝对于麦克风的径向速度已知，咱们就能够计算出码字理论的持续时间，再用该参数从新采样原始的 PRN 脉冲模板，以生成一个与收到的脉冲码字同步的信号模板。能够预期的是，用该新模板来检测 PRN 脉冲的模板弥补了多普勒效应的烦扰，进而能够按需地减少 PRN 脉冲长度，克服低信噪比问题。
然而实际上，麦克风的径向速度是未知的。因而，咱们采纳线性搜寻的形式来遍历麦克风的径向速度。对于无人机可能速度的汇合咱们顺次进行重采样和相干计算。当汇合中所有的速度都实现以上的操作，咱们就失去了对应的 N 个相干函数。从中，咱们只须要保留有着最大相干值的一个相干函数。这是因为最大的相干值就意味着脉冲的多普勒失真曾经被最大水平地弥补了，其对应的搜寻速度也最靠近实在的无人机的径向速度。
3.3 TDoA 预计和定位
本零碎共部署了四个麦克风，顺时针地别离记这些麦克风为为 Mic0、Mic1、Mic2 和 Mic3。
对于每一路麦克风 Mici 的音源，咱们顺次进行上述的多普勒速度弥补与脉冲检测，并失去相干函数。从该相干函数中，找到其中相干峰，并把相干峰的地位当作脉冲信号达到 Mici 的达到工夫（Time of Arrial, ToA）。不便起见，别离记脉冲信号达到 4 个麦克风 Mic0、Mic1、Mic2 和 Mic3 的达到工夫为 ToA0、ToA1、ToA2 和 ToA3。
接着，咱们计算脉冲达到绝对时延（Time Difference of Arrial, TDoA）。在本零碎中，咱们只计算对角麦克风对的 TDoA，即麦克风对 <Mic0,Mic2> 与 <Mic1,Mic3>。这是因为几何上，对角麦克风有着最大的麦克距离（即孔径），所以有着最细的空间粒度。
两个 TDoA 将通过 WiFi 传输给无人机。基于这些信息，无人机能够建设两个双曲面方程组。依据双曲面方程组和无人机的高度信息，能够求得飞机剩下两个自由度的信息。
4 翻新点
相比于视觉定位计划，本计划有如下长处：
- 因为声学信号的流传不受光照条件的影响，故本零碎的工作不受光照条件的影响；
- 声学信号是向全空间辐射的，故本零碎的程度定位范畴更大；
- 实践上也反对多个无人机定位。
目前，该技术计划曾经接入美团无人机的航行控制系统，并通过了多种简单环境的测试验证，将来打算在美团无人配送业务中落地利用。
蓬勃发展的无人机产业，为以后正蓄势暴发的即时批发新业态提供了更高效的配送解决方案。而前沿技术在事实场景中的落地利用，可能进一步促成技术的倒退。据深圳市交通运输局数据，美团无人机已开明 11 条城市场景常态化试运行航线，实现超 7 万单实在订单，配送航行总时长超 1 万小时，累计测试超 40 万架次。
美团无人机业务负责人毛一年示意：“综合来看，城市低空末端物流具备高效、稳固、高品质等特点，能够更好满足以后市场对即时物流行业倒退的新需要，这也成为推动相干产业在近两年疾速落地的次要起因。”
相干材料及阐明
- MicNest：https://micnest.github.io/
- 论文由清华大学、美团公司及米兰理工大学的研究者共同完成，钻研工作失去了清华大学 - 美团数字生存联结研究院和国家自然科学基金的反对。
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