재난 후 현장 건물 내 사고 조사하는 비행 로봇

연구자들은 버려진 건물 내에서 자율 항공 로봇 탐사와 다중 로봇 조정을 위한 새로운 방법을 개발했다.

전 세계적으로 매년 약 100건의 지진이 피해를 입힌다. 이러한 피해에는 건물 붕괴, 전선 끊김 등이 포함된다. 응급 대응자에게 현장을 평가하고 구조 활동에 집중하는 것은 중요하고 위험할 수 있다.

카네기 멜론 대학교 로봇 공학 연구소의 박사 과정 학생인 김승찬은 "이 연구의 핵심 아이디어는 탐사에서 중복을 피하는 것이었다."고 말한다. "이것은 다중 로봇 탐사이므로 로봇 간의 조정과 커뮤니케이션이 중요하다. 우리는 각 로봇이 다른 방을 탐사하여 일정 수의 드론이 탐사할 수 있는 방을 극대화하도록 이 시스템을 설계했다."

드론은 사람과 같은 의미 있는 대상은 복도보다는 방에 있을 가능성이 더 높기 때문에 문을 빠르게 감지하는 데 중점을 둔다. 이러한 대상 입구를 찾기 위해 로봇은 온보드 라이더 센서를 사용하여 주변의 기하학적 특성을 처리한다.

바닥에서 약 6피트 높이에서 부드럽게 떠 있는 공중 로봇은 3D 라이더 포인트 클라우드 데이터를 2D 변환 맵으로 변환한다. 이 맵은 공간의 레이아웃을 셀 또는 픽셀로 구성된 이미지로 제공하며, 로봇은 이를 분석하여 문과 방을 나타내는 구조적 단서를 찾는다.

벽은 드론 근처에 있는 점유된 픽셀로 나타나고, 열린 문이나 통로는 빈 픽셀로 나타난다. 연구자들은 문을 안장 지점으로 모델링하여 로봇이 통로를 식별하고 빠르게 통과할 수 있도록 했다. 로봇이 방에 들어가면 원으로 나타난다.

김승찬은 연구자들이 두 가지 주요 이유로 카메라 대신 라이더 센서를 선택했다고 설명한다. 첫째, 센서는 카메라보다 컴퓨팅 전력을 덜 사용한다. 둘째, 무너진 건물 내부나 자연 재해 현장의 상황은 먼지가 많거나 연기가 자욱할 수 있어 기존 카메라의 시야가 가려질 수 있다.

로봇을 제어하는 ​​중앙집중식 기지는 없다. 대신 각 로봇은 환경에 대한 이해와 다른 로봇과의 통신을 기반으로 결정을 내리고 최적의 궤적을 결정한다. 공중 로봇은 탐험한 문과 방 목록을 서로 공유하고 이 정보를 사용하여 이미 방문한 구역을 피한다.

이 팀은 지난달 2024 IEEE 국제 로봇 및 자동화 컨퍼런스에서 연구를 발표했다.

김 연구원는 멀티로봇 탐험과 작업 조정을 위한 멀티로봇 탐험 및 의미적 장면 이해에 대한 연구를 계속할 계획이다.

카네기 멜론 대학교와 시드니 공과대학교의 추가 연구원들이 이 작업에 기여했다.

출처: 카네기 멜론 대학교