Mezőgazdasági robotok nehéz és a klímaváltozás miatt egyre nehezebb környezeti körülmények között is változatlanul segédkezni fognak a termés betakarításában. A terület egyik régi kihívása viszont még mindig érvényes: bonyolult a növények ágainak, törzsének kacifántos hálózatában ügyesen és pontosan navigáló karokat építeni.

A Carnegie Mellon Egyetem (CMU) kutatói különleges érzékelőrendszert fejlesztettek a feladathoz. SonicBoom nevű technológiájuk lehetővé teszi, hogy autonóm robotok hangot használva érzékeljék a megérintett objektumokat. Így centiméter-pontossággal észlelik azokat.

Sok mai autonóm robot kameraalapú pici szenzoroktól függ. A gép felületét védő gélréteg alatti minikamerákkal az érzékelők vizuálisan megbecsülik a gél deformációját, és tapintási (taktilis) infókhoz jutnak. A megközelítés hátulütője, hogy mezőgazdasági környezetben nem ideális, mert az ágak zavarhatják a képi szenzorokat. A kameraérzékelők magas ára és sérülékenysége szintén problémát okoz.

A nyomásszenzorok egy másik opció, viszont a robot felületének nagy részét le kellene fedniük – tehát nagyon költségesek –, hogy hatékonyan érzékeljék, ha ágakkal érintkeznek.

A nehézségekből kiindulva, a kutatók teljesen más megközelítést, hangot javasolnak. A rendszerhez egy sor, a fizikai érintést a szilárd anyagokon terjedő detektáló hangjeleként érzékelő kontaktmikrofon tartozik.

Ha a robotkar megérint egy ágat, az így keletkező hanghullámok mindaddig lefelé haladnak rajta, amíg nem jutnak el a mikrofonokig. A mikrofonsoron belüli kicsi hanghullám-különbségekkel (jelintenzitás, fázis stb.) lokalizálható a hang eredete, az érintkezési pont.

A karon elszórt mikrofonok mélyebben beágyazhatók, azaz kevésbé sérülékenyek, könnyebben megóvhatók.

Az érintkezési pontok jobb azonosításához nagymennyiségű gyakorlóadaton, fával való több mint 18 ezer érintésen betanított mesterségesintelligencia-modellt használtak. SonicBoom hibarátája a trenírozáshoz használt objektumok esetében mindössze 0,43 centiméter volt. Új anyagokat, például műanyagot vagy alumíniumot szintén felismer, hibarátája viszont 2,22 centi.

További adatokkal a rendszer az objektumtípust (levelet, ágat, törzset stb.) szintén azonosítja. Valóvilágbeli megmérettetése viszont várat még magára.