カーネギーメロン大学の研究者が、複数の部屋の探索のために戦略的に部屋に優先順位を付ける空中ロボットを開発

ロボティクスとオートメーションインサイダー

Robotics Institute の研究者は、放棄された建物内での自律飛行ロボット探査と複数ロボット調整のための新しい方法を開発しました。 (クレジット:カーネギーメロン大学)

世界中で毎年 100 回の地震が被害をもたらしていると推定されています。この被害には、建物の倒壊、電線の切断などが含まれます。初動対応者にとって、現場を評価し、救助活動に集中することは非常に重要であり、危険を伴う可能性があります。

カーネギーメロン大学コンピューターサイエンス学部ロボット研究所 (RI) の研究者らは、災害後に初期対応者が情報を収集し、より適切な情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ、自律型空中ロボット探査と放棄された建物内でのマルチロボット調整のための新しい方法を開発しました。

「この研究の重要なアイデアは、探査の冗長性を避けることでした。」と博士課程の学生、スンチャン・キム氏は述べました。「これはマルチロボット探査であるため、ロボット間の調整とコミュニケーションが不可欠です。」私たちは、各ロボットが異なる部屋を探索し、設定された数のドローンが探索できる部屋を最大化するようにこのシステムを設計しました。」

人間などの重要なターゲットは廊下よりも部屋にいる可能性が高いため、ドローンはドアを迅速に検出することに重点を置いています。これらの標的となった入り口を見つけるために、ロボットは搭載された LiDAR センサーを使用して周囲の幾何学的特性を処理します。空中ロボットは、床から約 6 フィートの高さで静かにホバリングし、3D LiDAR 点群データを 2D 変換マップに変換します。このマップは空間のレイアウトをセル、つまりピクセルで構成される画像として提供し、ロボットはドアや部屋を示す構造上の手がかりを分析します。壁はドローンの近くにある占有されたピクセルとして表示され、開いたドアや通路は空のピクセルとして表示されます。研究者らはドアを鞍点としてモデル化し、ロボットが通路を識別して素早く通過できるようにした。ロボットが部屋に入ると、円として表示されます。

Kim氏は、研究者らがカメラではなくLiDARセンサーを選択した理由は主に2つあると説明した。まず、センサーはカメラよりも少ない計算能力を使用します。第 2 に、倒壊した建物の内部や自然災害の現場では、ほこりや煙のような状況が発生する可能性があり、従来のカメラでは視界が損なわれる可能性があります。

ロボットを制御する集中基地はありません。むしろ、各ロボットは環境の理解と他のロボットとのコミュニケーションに基づいて意思決定を行い、最適な軌道を決定します。空中ロボットは、探索したドアと部屋のリストを互いに共有し、この情報を使用して、すでに訪問したエリアを回避します。

ソース

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