Pesquisadores da Carnegie Mellon Desenvolvem Robôs Aéreos que Priorizam Salas Estrategicamente para Exploração Multi-Sala

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Pesquisadores do Instituto de Robótica desenvolveram novo método para exploração autônoma de robôs aéreos e coordenação multi-robô dentro de edifícios abandonados. (Crédito: Universidade Carnegie Mellon)

Contexto: Resposta a Desastres

Estima-se que 100 terremotos no mundo causem danos a cada ano. Este dano inclui edifícios colapsados, linhas elétricas derrubadas e mais. Para socorristas, avaliar a cena e focar 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 multi-robô dentro de edifícios abandonados que poderia ajudar socorristas a reunir informações e tomar decisões melhor informadas após um desastre.

Evitando Redundância na Exploração

"Uma ideia-chave desta pesquisa era evitar redundância na exploração", disse o estudante de doutorado Seungchan Kim. "Como esta é exploração multi-robô, coordenação e comunicação entre robôs é vital. Projetamos este sistema para que cada robô explore salas diferentes, maximizando as salas que um número definido de drones poderia explorar."

Os drones focam em detectar portas rapidamente porque alvos significativos, como pessoas, são mais propensos a estar em salas do que em corredores. Para encontrar estas entradas alvo, os robôs processam as propriedades geométricas de seu entorno usando um sensor LiDAR a bordo. Pairando suavemente a cerca de 1,8 metros do chão, os robôs aéreos transformam dados de nuvem de pontos 3D do 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 então analisam para pistas estruturais que significam portas e salas. Paredes aparecem como pixels ocupados próximos ao drone, enquanto uma porta aberta ou passagem se apresenta como pixels vazios. Os pesquisadores modelaram as portas como pontos de sela, o que permitiu ao robô identificar passagens e atravessá-las rapidamente. Quando um robô entra em uma sala, ela aparece como um círculo.

LiDAR vs. Câmera

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 computacional que uma câmera. Segundo, condições dentro de um edifício colapsado ou no local de um desastre natural podem ser empoeiradas ou enfumaçadas, o que prejudicaria a visão em uma câmera tradicional.

Coordenação Descentralizada

Nenhuma base centralizada controla os robôs. Em vez disso, cada robô toma decisões e determina trajetórias ótimas baseadas em seu entendimento do ambiente e comunicação com os outros robôs. Os robôs aéreos compartilham a lista de portas e salas que exploraram uns com os outros e usam esta informação para evitar áreas que já foram visitadas.

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