Pesquisadores da Carnegie Mellon desenvolvem robôs aéreos que priorizam estrategicamente salas para exploração multiroom

Robótica e Automação INSIDER
Pesquisadores do Robotics Institute desenvolveram um novo método para exploração autônoma de robôs aéreos e coordenação de multirobôs dentro de edifícios abandonados. (Crédito:Universidade Carnegie Mellon)
Estima-se que 100 terremotos em todo o mundo causem danos a cada ano. Esses danos incluem edifícios desabados, linhas elétricas derrubadas e muito mais. Para os socorristas, avaliar o local e concentrar os esforços de resgate pode ser crítico e arriscado.

Pesquisadores do Instituto de Robótica (RI) da Universidade Carnegie Mellon, na Escola de Ciência da Computação, desenvolveram um novo método para exploração autônoma de robôs aéreos e coordenação de vários robôs dentro de edifícios abandonados que poderia ajudar os socorristas a coletar informações e tomar decisões mais bem informadas após um desastre.

Uma ideia chave desta pesquisa foi evitar redundância na exploração, "disse o estudante de doutorado Seungchan Kim. "Como se trata de exploração multirobô, a coordenação e a comunicação entre os robôs são vitais. Projetamos esse sistema para que cada robô explore salas diferentes, maximizando as salas que um determinado número de drones poderia explorar."

Os drones concentram-se na detecção rápida de portas porque é mais provável que alvos significativos, como pessoas, estejam em salas do que em corredores. Para encontrar essas entradas específicas, os robôs processam as propriedades geométricas do ambiente usando um sensor LiDAR integrado. Pairando suavemente a cerca de dois metros do chão, os robôs aéreos transformam os dados da nuvem de pontos 3D LiDAR em um mapa de transformação 2D. Este mapa fornece o layout do espaço como uma imagem composta de células, ou pixels, que os robôs analisam em busca de pistas estruturais que signifiquem portas e salas. As paredes aparecem como pixels ocupados próximos ao drone, enquanto uma porta ou passagem aberta aparece como pixels vazios. Os pesquisadores modelaram as portas como pontos de sela, o que permitiu ao robô identificar passagens e passar por elas rapidamente. Quando um robô entra em uma sala, ele aparece como um círculo.

Kim explicou que os pesquisadores optaram por um sensor LiDAR em vez de uma câmera por dois motivos principais. Primeiro, o sensor usa menos poder de computação do que uma câmera. Em segundo lugar, as condições no interior de um edifício desabado ou no local de um desastre natural podem ser poeirentas ou esfumaçadas, o que prejudicaria a visão de uma câmara tradicional.

Nenhuma base centralizada controla os robôs. Em vez disso, cada robô toma decisões e determina trajetórias ideais com base na sua compreensão do ambiente e na comunicação com os outros robôs. Os robôs aéreos compartilham entre si a lista de portas e salas que exploraram e usam essas informações para evitar áreas que já foram visitadas.

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