VolAnti, un Proyecto de Código Abierto, Detecta Drones Invisibles a RF Mediante Acústica

Los drones de visión en primera persona (FPV) que utilizan fibra óptica presentan una ventaja considerable al ser indetectables para los sistemas de radiofrecuencia (RF) convencionales. Estos drones transmiten sus señales de vídeo y control a través de un filamento de fibra óptica, evitando así las emisiones de radio que suelen buscar los detectores tradicionales. No obstante, no son completamente inaudibles. El sonido de sus hélices es una señal que no pueden ocultar, y es precisamente este ruido el que el proyecto de código abierto VolAnti, desarrollado por Agam Rossen, ha sido diseñado para detectar. El detalle de esta iniciativa se ha compartido en un informe de Hackster.io.

VolAnti se basa en un microcontrolador ESP32-S3, alojado en una carcasa de 91 milímetros y equipado con cuatro micrófonos MEMS ICS-43434 distribuidos alrededor de la placa de circuito impreso. Estos micrófonos comparten la misma señal de reloj I2S para asegurar la sincronización de las muestras. En lugar de intentar determinar la dirección del dron, el sistema suma las cuatro señales de audio, lo que proporciona una mejora de 6 dB en la relación señal/ruido (SNR). Se ha determinado que la formación de haces (beamforming) ofrece escaso beneficio debido a que la proximidad entre los micrófonos es menor que las longitudes de onda del ruido de baja frecuencia de las hélices que se pretende medir.

La funcionalidad principal del proyecto reside en su software. Cada 32 milisegundos, el ESP32-S3 ejecuta una Transformada Rápida de Fourier (FFT) de 2.048 puntos sobre audio de 16 kHz. El sistema busca un "peine de armónicos" (harmonic comb) característico de las hélices en rotación. VolAnti no se enfoca en un único tono, sino que evalúa las frecuencias de paso de las palas (blade-pass frequencies) en un rango de 70 Hz a 2.000 Hz, comparando la energía en las armónicas esperadas con el espectro circundante para asignar una puntuación de confianza.

Durante la transición de la fase teórica a las pruebas en entornos reales, surgió una dificultad: los drones estacionarios producen un sonido constante que los filtros de ruido adaptativos están diseñados para suprimir. Tras unos segundos, el detector interpretaba el sonido del dron como ruido de fondo, perdiendo su capacidad de detección. Para solventar este problema, Rossen optó por implementar cuatro detectores independientes que operan simultáneamente, cada uno con una estrategia adaptativa distinta. Esta configuración permite al sistema identificar drones que se aproximan, se mantienen cerca o permanecen estacionarios por periodos prolongados, todo ello manteniendo el procesamiento dentro de la ventana de 32 milisegundos del ESP32-S3.

Cuando se confirma una detección, VolAnti puede activar un zumbador, un motor de vibración y un LED de advertencia, además de actualizar una pantalla E Ink de 1.54 pulgadas que retiene la alerta incluso después de retirar la alimentación. Un módulo de radio LoRa Ra-01H integrado también permite la transmisión del evento a detectores cercanos, facilitando el despliegue de múltiples unidades en áreas extensas. En las pruebas de campo, el sistema logró identificar con éxito un cuadricóptero en vuelo estacionario a una distancia de 104.2 metros en una calle concurrida, sin generar falsas alarmas por el tráfico. La construcción de un prototipo completo tiene un coste estimado entre 65 y 110 dólares.