Investigadores de Carnegie Mellon Desarrollan Robots Aéreos que Priorizan Estratégicamente Habitaciones para Exploración Multi-habitación

Robótica y Automatización INSIDER

Investigadores del Instituto de Robótica han desarrollado un nuevo método para exploración autónoma de robots aéreos y coordinación multirobot dentro de edificios abandonados. (Crédito: Universidad Carnegie Mellon)

Contexto: respuesta a desastres

Se estima que 100 terremotos en todo el mundo causan daños cada año. Este daño incluye edificios colapsados, líneas eléctricas caídas y más. Para los primeros respondedores, evaluar la escena y enfocar los esfuerzos de rescate puede ser crítico y arriesgado.

Investigadores del Instituto de Robótica (RI) de la Universidad Carnegie Mellon en la Escuela de Ciencias de la Computación han desarrollado un nuevo método para exploración autónoma de robots aéreos y coordinación multirobot dentro de edificios abandonados que podría ayudar a los primeros respondedores a recopilar información y tomar decisiones mejor informadas después de un desastre.

Evitar redundancia en la exploración

"Una idea clave de esta investigación era evitar redundancia en la exploración", dijo el estudiante de doctorado Seungchan Kim. "Dado que esta es exploración multirobot, la coordinación y comunicación entre robots es vital. Diseñamos este sistema para que cada robot explore diferentes habitaciones, maximizando las habitaciones que un número determinado de drones podría explorar."

Detección de puertas con LiDAR

Los drones se centran en detectar puertas rápidamente porque objetivos significativos, como personas, son más propensos a estar en habitaciones que en pasillos. Para encontrar estas entradas objetivo, los robots procesan las propiedades geométricas de su entorno usando un sensor LiDAR a bordo. Flotando suavemente a unos 1,8 metros (6 pies) del suelo, los robots aéreos transforman los datos de nube de puntos 3D de LiDAR en un mapa transformado 2D. Este mapa proporciona la disposición del espacio como una imagen compuesta de celdas o píxeles, que los robots analizan para pistas estructurales que significan puertas y habitaciones. Las paredes aparecen como píxeles ocupados cerca del dron, mientras que una puerta o pasadizo abierto se presenta como píxeles vacíos. Los investigadores modelaron las puertas como puntos de silla, lo que permitió al robot identificar pasadizos y atravesarlos rápidamente. Cuando un robot entra en una habitación, aparece como un círculo.

Por qué LiDAR y no cámara

Kim explicó que los investigadores optaron por un sensor LiDAR sobre una cámara por dos razones principales. Primero, el sensor usa menos potencia de cómputo que una cámara. Segundo, las condiciones dentro de un edificio colapsado o en el sitio de un desastre natural podrían ser polvorientas o humeantes, lo que afectaría la visión en una cámara tradicional.

Coordinación descentralizada

No hay una base centralizada que controle los robots. Más bien, cada robot toma decisiones y determina trayectorias óptimas basándose en su comprensión del entorno y comunicación con los otros robots. Los robots aéreos comparten la lista de puertas y habitaciones que han explorado entre sí y usan esta información para evitar áreas que ya han sido visitadas.

Fuente