Una nueva estrategia para reducir la propagación de COVID-19 emplea un robot móvil que detecta a las personas en multitudes que no están observando las reglas de distanciamiento social, navega hacia ellas y las alienta a separarse. Adarsh Jagan Sathyamoorthy de la Universidad de Maryland, College Park y sus colegas presentan estos hallazgos en la revista de acceso abierto PLOS ONE el 1 de diciembre de 2021.
Investigaciones anteriores han demostrado que mantenerse al menos a dos metros de distancia de los demás puede reducir la propagación de COVID-19. Los métodos basados en la tecnología, como las estrategias que usan WiFi y Bluetooth, son prometedores para ayudar a detectar y desalentar lapsos en el distanciamiento social.Sin embargo, muchos de estos enfoques requieren la participación de las personas o de la infraestructura existente, por lo que los robots han surgido como una herramienta potencial para abordar el distanciamiento social en las multitudes.
Ahora, Sathyamoorthy y sus colegas han desarrollado una forma novedosa de utilizar un robot móvil autónomo para este propósito. El robot puede detectar infracciones y navegar hacia ellas utilizando su propia cámara Red Green Blue - Depth RGB-D y 2-DLiDAR detección de luz y rango, y puede conectarse a un sistema de CCTV existente, si está disponible. Una vez que llega a la brecha, el robot alienta a las personas a separarse a través del texto que aparece en una pantalla montada.
El robot utiliza un sistema novedoso para clasificar a las personas que han infringido las reglas de distanciamiento social en diferentes grupos, priorizarlas según estén parados o en movimiento, y luego navegar hacia ellas. Este sistema emplea un método de aprendizaje automático conocido como DeepReinforcement Learning y Frozone, un algoritmo desarrollado previamente por varios de los mismos investigadores para ayudar a los robots a navegar entre multitudes.
Los investigadores probaron su método haciendo que los voluntarios actuaran en escenarios de brechas de distanciamiento social mientras estaban parados, caminando o moviéndose de manera errática. Su robot pudo detectar y abordar la mayoría de las brechas que ocurrieron, y CCTV mejoró su rendimiento.
El robot también usa una cámara térmica que puede detectar personas con posibles fiebres, lo que ayuda a los esfuerzos de rastreo de contactos, al tiempo que incorpora medidas para garantizar la protección de la privacidad y la desidentificación.
Se necesita más investigación para validar y refinar este método, por ejemplo, explorando cómo la presencia de robots afecta el comportamiento de las personas en multitudes.
Los autores añaden: "Muchos trabajadores de la salud y personal de seguridad tuvieron que poner en riesgo su salud para atender al público durante la pandemia de COVID-19. El objetivo central de nuestro trabajo es brindarles herramientas para atender de manera segura y eficiente a sus comunidades.. "
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por PLOS . Nota: el contenido puede editarse por estilo y longitud.
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