Búsqueda y rescate en bosques mediante flotas de drones

Búsqueda y rescate en bosques mediante flotas de drones

Tal y como han explicado desde el MIT, se presentará en el International Symposium on Experimental Robotics un sistema autónomo para flotas de drones que permitan la búsqueda en entornos forestales, sin necesidad de GPS.

Las tareas de búsqueda y rescate con drones en bosques pueden resultar difíciles, debido a la espesura de la vegetación, así como a la señales poco fiables o inexistentes de GPS dentro de los mismos.

De este modo, investigadores del MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts) presentarán en el Simposio Internacional sobre Robótica Experimental, que se celebra del 5 al 8 de noviembre, un sistema autónomo para una flota de drones que permita la búsqueda colaborativa en entornos forestales. Estos drones utilizarán computación a bordo y comunicación inalámbrica, por lo que no será necesaria una señal GPS.

Asimismo, los drones estarán equipados con buscadores de alcance láser para la estimación de la posición, la localización y la planificación de la trayectoria. Igualmente, durante el vuelo, cada uno de estos aparatos crea un mapa tridimensional individual del terreno y los algoritmos le ayudarán a reconocer los puntos ya explorados, así como los que no han sido rastreados. En este sentido, desde la estación terrestre se fusionan los distintos mapas individuales en un mapa 3D global, ayudando al personal de rescate.

En las pruebas ya realizadas se utilizan drones para reemplazar a los excursionistas perdidos. Sin embargo, en una próxima actualización, los drones estarán equipados con detección de objetos para la identificación de los mismos. Así, cuando se encuentre al mismo, el avión no tripulado marcará la ubicación del excursionista en el mapa global.

Los investigadores han probado varios drones en simulaciones de bosques generados aleatoriamente y, también, dos de ellos en un área boscosa dentro del Centro de Investigación Langley de la NASA. En este caso, a cada uno de los aparatos se le asignó un área de mapeo de, aproximadamente, 20 m², y, entre cada 2 y 5 minutos, ambos lograron fusionar sus mapas en tiempo real.

 

Cabe destacar que los investigadores instalaron un sistema LIDAR en cada uno de los drones, el cual crea un escaneo 2-D de los obstáculos circundantes, disparando rayos láser y midiendo los pulsos reflejados, lo cual puede utilizarse para la detección de árboles. Sin embargo, para los drones, los árboles individuales parecen notablemente similares, por lo que, si no pueden reconocer un árbol ya visto, no sabrán si este terreno ha sido explorado.

De esta manera, se han programado los drones para identificar las orientaciones de múltiples árboles. Con este método, cuando la señal LIDAR devuelve un grupo de árboles, un algoritmo calcula los ángulos y las distancias entre los árboles para identificar ese grupo.

En la estación de tierra, el software SLAM (Localización y Mapeo Simultáneos) mantiene un registro dentro del área, utilizando la entrada LIDAR para localizar y capturar la posición de los drones. Esto ayuda a fusionar los mapas con precisión. El resultado final es un mapa con características de los bosques en 3D, donde los árboles aparecen como bloques de tonos de color de azul a verde, dependiendo de la altura, y las áreas inexploradas son oscuras, pero se vuelven grises a medida que son mapeadas por un dron.

Otra de los puntos a tener en cuenta es que un dron, generalmente, vuela una corta distancia y luego se detiene para seleccionar una nueva dirección. Por otro lado, los drones de los investigadores del MIT exploran el área más cercana posible, mientras consideran su dirección actual. Según los investigadores, esta estrategia, donde el dron tiende a viajar en un patrón en espiral, cubriría un área de búsqueda mucho más rápido.

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