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Localización de víctimas enterradas mediante imagen térmica

Ciertos desastres, naturales o provocados, originan el colapso de edificaciones con el consecuente enterramiento de personas.

Las brigadas de rescate tratan de localizar a las víctimas atrapadas entre escombros en el menor tiempo posible, pues el paso del tiempo disminuye las posibilidades de que las victimas sean encontradas con vida

Para ello se ayudan, entre otras cosas, de recursos técnicos, capturando información de tipo imagen en diferentes espectros (visual, térmico, etc.) , señales acústica y presencia de determinados gases.

En nuestro empeño de contribuir a estas misiones con el uso de robots, dentro del proyecto TASAR (Equipo de robots para misiones de búsqueda y rescate) , estamos trabajando en dotar a estos de determinados sensores y de algoritmos para que, con la información suministrada por estos, se localicen, de manera autónoma, las posibles víctimas enterradas parcial o totalmente.

En los trabajos realizados por Christyan, Guillermo y Guido (los podeis consultar aquí y aquí) , se utiliza la imagen térmica obtenida por una cámara térmica junto con las medidas de una cámara 3D infrarroja, ambas montada sobre nuestro robot Unitree A1, para construir mapas térmicos sobre los cuales, se identifican posibles victimas mediante redes neuronales

Sensory integration for victims detection

El trabajo de Guillermo Prieto (“Detección de víctimas mediante redes neuronales e imágenes térmicas”) , ha sido objeto de reconocimento por parte de la UPM-CESEDEN , que en la sexta edición de los premios “Cátedra Ingeniero General D. Antonio Remón y Zarco del Valle” le ha otorgado el premio al mejor Trabajo Fin de Grado para reconocer el trabajo realizado por profesores, investigadores y estudiantes de la UPM en temas tecnológicos relacionados con la defensa y la seguridad.

Simulador de robots con patas de tipo C

Un robot co patas de tipo C (CLEGS) tiene un modo de caminar que auna propiedades de la marcha con patas con la simplicidad de un solo actuador rotativo por cada una de ellas.

Hace unos años se hizo muy popular (al menos entre los foros robóticos) el robot RHEX desarrollado por varias universidades de EEUU con financiación del DARPA y finalmente trasvasado a Boston Dynamics.

En el ROBCIB tenemos nuestra propia versión: el CLHERO.

Dentro de los desarrollos que hemos realizado con él para conseguir su navegación autónoma, nos ha resultado imprescindible el poder utilizar las medidas de la Odometría dentro de los algoritmos de navegación. Debe tenerse en cuenta que la odometria de un robot con este tipo de patas, es muy diferente a la de un robot de ruedas diferenciales convencional.

Por ello, Jorge junto a Raúl, han tenido que desarrollar un simulador para robots con patas en forma de “C” en el entorno ROS+Gazebo y, casi seguro, que podemos confirmar que es el primero de estas características que puede usar cualquier desarrollador de forma abierta y gratuita.

Lo puedes ver aqui

y aquí

Este desarrollo se ha publicado en el volumen del ROS Book de agosto 2020 y esta accesible en github

MACH-I . Un Robot como una trompa de elefante

Robot Mach-I y trompa de elefante
Robot Mach-I y trompa de elefante

La trompa de un elefante es su apendice diestro. Con una capidad de maniobra increible es capaz de introducrise por lugares confinados y manipular objetos de diferentes formas.

Hacer un robot similar a la trompa de un elefante es tarea de la Robótica Bioinspirada basada en elementos y actuadores blandos (“Soft Robotics”).

Aún lejos de igualar sus prestaciones, los robots manipuladores hiperredundantes pueden lograr capacidades de movilidad que, cuanto menos, recuerdan a la referida trompa.

MACH I es el resultado de un Trabajo de fin de máster (de súper Ivan Rodríguez) realizado en el grupo de investigación de Robótica y Cibernética, dentro del proyecto del plan nacional PRIC (DPI2014-56985-R Protección robotizada de infraestructuras críticas). Entre los objetivos del mismo, se incluía el construir un robot hiper redundante funcional, adecuado para inspeccionar lugares muy confinados y realizar en ellos ciertas tareas de manipulación.

21 motores mueven, mediante cables, 7 segmentos conectados mediante juntas cardan. Al no tratarse de un robot serie, los movimentos de los motores deben estar sincronizados con mucha precisión. Tirar de un cable implica soltar de otros en la medida adecuada.

Tras la construcción del robot , el uso de la teleoperación y de la realidad aumentada aportada por Juan Jesús y Andrés , junto con algoritmos de cálculo de la cinematica inversa para robots hiper-redundantes y planificación de trayectorias ideados por Andrés, permiten sacar todo el partido al robot.

En la actualidad seguimos mejorando las prestaciones (David Marquez) e ideando nuevas soluciones constructivas (Elena Muñoz y Jaime Bravo)