La detección de gases peligrosos en edificios colapsados ​​debido a terremotos o explosiones y la ubicación de víctimas en lugares de difícil acceso se encuentran entre los escenarios de uso del Vehículo Aéreo Nano Oloroso (SNAV), un nanodrone diseñado y creado por los investigadores Santiago Marco y Javier Burgués de la Facultad de Física de la Universidad de Barcelona y del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC).

Un dron es un avión pilotado por control remoto. Los nanodrones son plataformas operativas que pesan menos de 250 gramos.

La nanodrona SNAV, descrito por primera vez en un artículo de la revista Sensores , pesa 35 gramos y está diseñado para volar e identificar gases en escenarios que otros vehículos remotos no pueden navegar. Cuenta con sensores nanométricos de gases MOX que pueden responder a gases como el monóxido de carbono (CO) o el metano (CH ₄ ) y otros compuestos orgánicos volátiles (etanol, acetona, benceno, etc.), con un umbral de detección del orden de una parte por millón en volumen (ppmv).

A diferencia de otros dispositivos más grandes, SNAV puede trabajar en espacios interiores y puede trabajar en grandes áreas donde la fuente de emisión química es de difícil acceso (falsos techos, sistemas de conductos de aire, etc.).

SNAV:de la detección de gases tóxicos al rescate de víctimas

Este nuevo dispositivo sería especialmente útil en "operaciones de rescate en edificios derrumbados por terremotos y explosiones. El SNAV puede detectar gases tóxicos e incluso los compuestos que exhalan las víctimas inconscientes". y buscar drogas o explosivos en lugares de difícil acceso, "dice Santiago Marco, investigador principal del IBEC y miembro del Departamento de Ingeniería Electrónica y Biomédica de la UB, quien dirigió el nuevo estudio de investigación.

En estas situaciones después de un terremoto o una explosión, Los equipos de rescate suelen tener perros entrenados para encontrar víctimas. La posibilidad de utilizar robots autónomos en estas tareas representa una nueva opción.

"Los robots terrestres solían centrar la búsqueda en el campo de la localización basada en señales químicas. Hoy, la opción de utilizar nanodrones amplía la capacidad y rapidez de los robots para moverse dentro de un espacio interior y superar obstáculos como escaleras, "dice Marco, jefe de Señalización Inteligente para Sistemas de Sensores en Bioingeniería, UB-IBEC.

Superar los efectos de las turbulencias y los problemas de navegación

Las limitaciones en cuanto al peso y uso de las nanodrones y los efectos negativos de la turbulencia del rotor en las señales del sensor son grandes puntos de inflexión para el diseño y desarrollo técnico de nanodrones como SNAV. Para vencer el efecto negativo de la turbulencia, que afecte al proceso de obtención de datos, el equipo de la UB-IBEC aplicó técnicas de procedimiento de señales que obtienen información útil de los sensores en el SNAV.

Otro punto crítico es la autolocalización de la nanodrona en escenarios de acción. En general, El mecanismo de control de los drones que vuelan grandes distancias en espacios abiertos se basa en un sistema de navegación GPS. Sin embargo, esta no es una opción viable para dispositivos que vuelan dentro de espacios interiores.

"El nuevo nanodrone tiene acelómetros y giroscopios que ayudan a la navegación, pero sin la precisión esperada para la localización. Por lo tanto, esta función se basa en una serie de seis transceptores de radiofrecuencia ubicados en posiciones conocidas, y un transceptor en el mismo dron. Este sistema nos permite llevar el nanodrone a la posición que queramos, "dice Javier Burgués (UB-IBEC), primer autor del estudio.

Nuevos algoritmos inspirados en el comportamiento animal

Como parte del estudio, el equipo de expertos de la UB-IBEC trabajó en la plataforma SNAV, calibrar los sensores y verificar sus funciones, así como programar los algoritmos para el procesamiento de datos, comunicación y navegación robótica. Todas las pruebas de navegación robótica de SNAV se llevaron a cabo en la Universidad de Örebro (Suecia) en colaboración con los expertos Víctor Hernández y Achim J. Lilienthal.

Los investigadores tienen la intención de explorar algoritmos de navegación bioinspirados basados ​​en, por ejemplo, sobre el comportamiento de insectos como mosquitos o polillas. "Otra línea en la que queremos trabajar es la fusión de datos de múltiples sensores de gas para aumentar la selectividad hacia ciertos compuestos de interés. En este caso, los investigadores trabajarían en experimentos en escenarios complejos y con interferencias químicas, "dice Santiago Marco.