Carnegie Mellon: Luftroboter priorisieren Räume strategisch für Multi-Raum-Exploration

Robotics & Automation INSIDER

Robotics Institute-Forscher haben eine neue Methode für autonome Luftroboter-Exploration und Multi-Roboter-Koordination in verlassenen Gebäuden entwickelt. (Bild: Carnegie Mellon University)

Katastrophenhilfe durch autonome Drohnen

Jährlich verursachen schätzungsweise 100 Erdbeben weltweit Schäden – eingestürzte Gebäude, umgefallene Stromleitungen und mehr. Für Ersthelfer kann die Lagebeurteilung und Fokussierung der Rettungsbemühungen kritisch und riskant sein.

Forscher am Robotics Institute (RI) der Carnegie Mellon University in der School of Computer Science haben eine neue Methode für autonome Luftroboter-Exploration und Multi-Roboter-Koordination in verlassenen Gebäuden entwickelt, die Ersthelfern helfen könnte, Informationen zu sammeln und nach einer Katastrophe besser informierte Entscheidungen zu treffen.

„Eine Kernidee dieser Forschung war die Vermeidung von Redundanz in der Exploration“, sagte Ph.D.-Student Seungchan Kim. „Da dies Multi-Roboter-Exploration ist, sind Koordination und Kommunikation unter den Robotern vital. Wir haben dieses System so designed, dass jeder Roboter verschiedene Räume erkundet und so die Anzahl der Räume maximiert, die eine festgelegte Anzahl von Drohnen erkunden kann.“

Die Drohnen fokussieren sich auf das schnelle Erkennen von Türen, weil bedeutende Ziele wie Menschen eher in Räumen als in Korridoren zu finden sind. Um diese gezielten Eintrittspunkte zu finden, verarbeiten die Roboter die geometrischen Eigenschaften ihrer Umgebung mit einem bordeigenen LiDAR-Sensor. In etwa 1,8 Meter (6 Fuß) Höhe schwebend, transformieren die Luftroboter die 3D-LiDAR-Punktwolkendaten in eine 2D-Transformationskarte. Diese Karte liefert das Layout des Raums als Bild aus Zellen oder Pixeln, die die Roboter dann auf strukturelle Hinweise analysieren, die Türen und Räume kennzeichnen. Wände erscheinen als besetzte Pixel nahe der Drohne, während eine offene Tür oder ein Durchgang als leere Pixel erscheint. Die Forscher modellierten Türen als Sattelpunkte, was dem Roboter ermöglichte, Durchgänge zu identifizieren und schnell hindurchzugehen. Wenn ein Roboter einen Raum betritt, erscheint er als Kreis.

Kim erklärte, dass die Forscher sich für einen LiDAR-Sensor statt einer Kamera aus zwei Hauptgründen entschieden. Erstens benötigt der Sensor weniger Rechenleistung als eine Kamera. Zweitens könnten Bedingungen in einem eingestürzten Gebäude oder an einer Katastrophenstelle staubig oder rauchig sein, was die Sicht einer herkömmlichen Kamera beeinträchtigen würde.

Keine zentrale Basis steuert die Roboter. Vielmehr trifft jeder Roboter Entscheidungen und bestimmt optimale Trajektorien basierend auf seinem Verständnis der Umgebung und Kommunikation mit den anderen Robotern. Die Luftroboter teilen die Liste der erkundeten Türen und Räume miteinander und nutzen diese Information, um bereits besuchte Bereiche zu vermeiden.

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