當(dāng)前，無(wú)人機(jī)已在多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)廣泛應(yīng)用，在未來(lái)的幾年里，無(wú)人機(jī)無(wú)疑會(huì)成為一種更加普遍的勞動(dòng)工具。

圖1 無(wú)人機(jī)

隨著天空中無(wú)人機(jī)數(shù)量的增加，當(dāng)這些微型飛行器從一個(gè)地點(diǎn)移動(dòng)到另一個(gè)地點(diǎn)時(shí)，跟蹤它們的需求將變得更加重要。

在無(wú)人機(jī)被用于惡意目的情況下，如偷窺某人或運(yùn)輸非法物質(zhì)時(shí)，跟蹤無(wú)人機(jī)將特別有意義。

但正如研究人員指出：探測(cè)無(wú)人機(jī)，尤其是在城市環(huán)境中，并不容易。傳統(tǒng)的方法成本很高，因?yàn)橄鄳?yīng)的設(shè)備，如雷達(dá)、照相機(jī)和麥克風(fēng)陣列，都是非常昂貴的。

有沒(méi)有更簡(jiǎn)單便宜的方法？

手機(jī)追蹤無(wú)人機(jī)

IEEE Transactions on Mobile Computing最近發(fā)表了一項(xiàng)研究，一組中國(guó)的科學(xué)家提出了有趣的方法：可以通過(guò)大眾感知來(lái)追蹤陌生的無(wú)人機(jī)。

他們的方法利用參與者的智能手機(jī)來(lái)檢測(cè)無(wú)人機(jī)的Wifi信號(hào)。

圖2 wifi連接控制無(wú)人機(jī)

他們意識(shí)到大多數(shù)無(wú)人機(jī)使用Wifi技術(shù)與地面控制站通信。

與此同時(shí)，幾乎所有的智能手機(jī)都能檢測(cè)到無(wú)線網(wǎng)絡(luò)信號(hào)，手機(jī)也非常豐富，特別是在城市環(huán)境中。

為了能夠區(qū)分無(wú)人機(jī)和其他Wifi的來(lái)源，研究人員從所有商業(yè)無(wú)人機(jī)制造商那里創(chuàng)建了一個(gè)已知mac地址和SSID的數(shù)據(jù)庫(kù)。如果他們的系統(tǒng)檢測(cè)到這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有的mac地址或SSID，他們可以分析Wifi信號(hào)的移動(dòng)模式，以評(píng)估它來(lái)自無(wú)人機(jī)的可能性。

圖3 手機(jī)連接無(wú)人機(jī)

他們的方法還記錄了描述靜態(tài)Wifi接入點(diǎn)位置的歷史數(shù)據(jù)，并排除了這些可能性。利用智能手機(jī)檢測(cè)wifi信號(hào)強(qiáng)度的數(shù)據(jù)，他們系統(tǒng)中的一種算法可以確定無(wú)人機(jī)的位置。

實(shí)驗(yàn)效果

2018年年中，研究人員駕駛無(wú)人機(jī)穿過(guò)校園，測(cè)試了這項(xiàng)技術(shù)，改變了附近障礙物的數(shù)量和用來(lái)探測(cè)它的智能手機(jī)的數(shù)量。

圖4 無(wú)人機(jī)與用戶的位置

不出所料，他們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用更多的手機(jī)時(shí)，追蹤變得更加準(zhǔn)確，而且當(dāng)?shù)缆飞系恼系K較少時(shí)，這種方法效果最好。在某些情況下，定位誤差可能小于2米，但當(dāng)存在許多障礙時(shí)，定位誤差可高達(dá)37米。

他們的系統(tǒng)被研究人員稱為CEDAR(用于探測(cè)和定位無(wú)人機(jī)的高效群體傳感系統(tǒng))，當(dāng)數(shù)據(jù)庫(kù)中沒(méi)有列出初步的Mac地址或SSID時(shí)，該系統(tǒng)可以在350米范圍內(nèi)檢測(cè)無(wú)人機(jī)，平均準(zhǔn)確率為87%，這表明這種方法是相當(dāng)有效的。

圖5 無(wú)人機(jī)發(fā)出的wifi信號(hào)可以被多個(gè)手機(jī)檢測(cè)到

至于CEDAR的感知方面，研究人員承認(rèn)參與者必須公開一些隱私權(quán)利來(lái)協(xié)助無(wú)人機(jī)探測(cè)。

在這個(gè)系統(tǒng)中，用戶需要上載他們的位置以進(jìn)行檢測(cè)和定位過(guò)程。以這種方式，確實(shí)有隱私侵犯。但研究團(tuán)隊(duì)可以將用戶隱私問(wèn)題視為一種成本，并通過(guò)提供獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)補(bǔ)償參與者。

因此，研究人員提出了一種類似拍賣的場(chǎng)景，參與者可以決定他們?cè)敢夥窒碜约何恢玫钠鹗純r(jià)格，然后與附近的其他人競(jìng)購(gòu)這個(gè)機(jī)會(huì)。

很明顯，當(dāng)前這種算法，由于涉及到隱私，因此適合在固定的范圍，如校園內(nèi)、工廠內(nèi)、醫(yī)院內(nèi)進(jìn)行使用。