Los investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte han desarrollado una combinación de software y hardware que les permitirá usar vehículos aéreos no tripulados UAV y cyborgs de insectos, o biobots, para mapear áreas grandes y desconocidas, como edificios colapsados después de un desastre.
"La idea sería liberar un enjambre de biobots equipados con sensores, como cucarachas controladas a distancia, en un edificio colapsado u otra área peligrosa, no asignada", dice Edgar Lobaton, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática enNC State y coautor de dos artículos que describen el trabajo.
"Usando tecnología de control remoto, restringiríamos el movimiento de los biobots a un área definida", dice Lobaton. "Esa área se definiría por proximidad a una baliza en un UAV. Por ejemplo, se puede evitar que los biobots sea más de 20 metros del UAV "
A los biobots se les permitiría moverse libremente dentro de un área definida y enviarían señales a los investigadores a través de ondas de radio cada vez que se acercaran entre sí. El software personalizado luego usaría un algoritmo para traducir los datos del sensor de biobot en un mapa aproximado del entorno desconocido.
Una vez que el programa recibe suficientes datos para mapear el área definida, el UAV se mueve hacia adelante para desplazarse sobre una sección adyacente no explorada. Los biobots se mueven con ella y se repite el proceso de mapeo. El programa de software luego une el nuevo mapa alanterior. Esto puede repetirse hasta que toda la región o estructura haya sido mapeada; ese mapa podría ser utilizado por los socorristas u otras autoridades.
"Esto tiene utilidad para áreas, como edificios colapsados, donde el GPS no se puede usar", dice Lobaton. "Una fuerte señal de radio del UAV podría penetrar hasta cierto punto en un edificio colapsado, manteniendo el enjambre del biobot"contenido. Y siempre que podamos obtener una señal de cualquier parte del enjambre, podemos recuperar datos sobre lo que está haciendo el resto del enjambre. Según nuestros datos experimentales, sabemos que perderá la noción dealgunas personas, pero eso no debería impedirle recopilar suficientes datos para el mapeo "
El coautor principal, Alper Bozkurt, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en NC State, ha desarrollado previamente biobots funcionales para cucarachas. Sin embargo, para probar su nueva tecnología de mapeo, el equipo de investigación confió en pulgadas y mediarobots largos que simulan el comportamiento de las cucarachas.
En su experimento, los investigadores liberaron estos robots en un espacio similar a un laberinto, con el efecto de la baliza del UAV emulada usando una cámara aérea y un límite físico unido a un carro en movimiento. El carro se movió cuando los robots cartografiaron el área.El video del experimento está disponible en http://www.youtube.com/watch?v=OWnrGsJEw6s&feature=youtu.be .
"Habíamos desarrollado previamente un software de prueba de concepto que nos permitía mapear áreas pequeñas con biobots, pero este trabajo nos permite mapear áreas mucho más grandes y unir esos mapas en una visión general completa", dice Lobaton.sería de un uso mucho más práctico para ayudar a localizar a los sobrevivientes después de un desastre, encontrar una forma segura de llegar a los sobrevivientes o ayudar a los respondedores a determinar qué tan estructuralmente seguro puede ser un edificio.
"El siguiente paso es replicar estos experimentos usando biobots, lo cual nos entusiasma"
Se publica un artículo sobre el marco para desarrollar mapas locales y unirlos, "Un marco para mapear con redes de insectos biobóticos: de mapas locales a mapas globales" Robótica y sistemas autónomos . Se publica un artículo sobre la teoría del mapeo basado en la proximidad de los sensores móviles entre sí, "Aprendizaje geométrico e inferencia topológica con redes biobóticas" Transacciones IEEE sobre procesamiento de señales e información a través de redes . El tercer coautor principal de ambos artículos es Alireza Dirafzoon, una ex estudiante de doctorado en el estado de Carolina del Norte. El trabajo fue apoyado por la National Science Foundation bajo la subvención CNS-1239243.
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Materiales proporcionado por Universidad Estatal de Carolina del Norte . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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