Sistemas robóticos e interfaces inmersivos para aplicaciones robustas de búsqueda exploración

Abstract

Los entornos de desastre, catástrofes naturales o atentados, dejan como resultado pérdidas humanas, en medio de zonas colapsadas de acceso potencialmente riesgoso para rescatistas, debido al colapso de estructuras o eventuales explosiones. La Robótica de Búsqueda y Rescate ha sido una línea con gran auge dentro de este campo en las últimas décadas, brindando principalmente soporte a brigadas de intervención. La implementación de un método es importante para la identificación automática de víctimas en estos entornos a través de redes neuronales convolucionales, imágenes térmicas y ROS (Robot Operating System). Para ello se utilizan ciertos tipos de robots que tienen características especiales para búsqueda y rescate debido a su gran destreza para moverse en terrenos no estructurados, en los cuales han sido dotados de un sistema especializado de visión térmica. Para validar este desarrollo se han llevado a cabo pruebas en entornos pos- desastre reconstruidos. El método propuesto ha permitido generar mapas 2D enriquecidos con información de potenciales víctimas e incendios para su posterior uso. Los principales resultados han mostrado una eficacia superior al 90% para la identificación de víctimas totalmente visibles y victimas parcialmente cubiertas por escombros.

Palabras clave— Robot Cuadrúpedo, ROS, Redes Neuronales Convolucionales, Imágenes Térmicas, Búsqueda y Rescate.

Abstract—  Disaster environments, natural catastrophes or attacks result in human losses, in the midst of collapsed areas of potentially risky access for rescuers, due to the collapse of structures or possible explosions. Search and Rescue Robotics has been a booming line within this field in the last decades, mainly providing support to intervention brigades. The implementation of a method is important for the automatic identification of victims in these environments through convolutional neural networks, thermal imaging and ROS (Robot Operating System). For this purpose, certain types of robots are used that have special characteristics for search and rescue due to their great dexterity to move in unstructured terrain, in which they have been equipped with a specialized thermal vision system. To validate this development, tests have been carried out in reconstructed post-disaster environments. The proposed method has allowed the generation of 2D maps enriched with information on potential victims and fires for later use. The main results have shown an efficiency of more than 90% for the identification of fully visible victims and victims partially covered by debris.

Keywords— Quadruped Robot, ROS, Convolutional Neural Networks, Thermal Imaging, Search and Rescue

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