A principios de este semestre, un grupo de estudiantes de Penn, postdoctorados, y los profesores viajaron a una mina experimental cerca de Pittsburgh para participar en la primera ronda del Desafío Subterráneo (SubT) organizado por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA). Dirigido por Camillo J. Taylor, Los investigadores se asociaron con empresas derivadas de Penn para construir un equipo de robots para navegar y explorar entornos subterráneos desconocidos.

Los desafíos de DARPA están destinados a inspirar soluciones innovadoras a problemas complejos, y el objetivo de SubT era desarrollar robots que pudieran enviarse a lugares demasiado peligrosos para los humanos, como un túnel del metro después de un incendio o una mina donde los trabajadores están atrapados. Estos robots podrían enviar informes sobre lo que vieron a una persona que podría permanecer en un lugar seguro.

Miembros del equipo del Laboratorio de Pensilvania para Operaciones de Túneles Subterráneos, PLUTÓN para abreviar, tenía experiencia trabajando con drones en entornos desafiantes, pero pasar a la clandestinidad significaba que se necesitaba otro tipo de plataforma para transportar equipo pesado mientras se navegaba por espacios estrechos. Al combinar las plataformas de "perro" con patas de Ghost Robotics con drones de tecnología Exyn, PLUTO unió áreas de experiencia anteriores con los beneficios de un sistema de patas.

Para atravesar una mina con éxito, Los robots necesitan poder ver lo que les rodea para poder evitar obstáculos y al mismo tiempo compartir lo que ven con los operadores humanos. Cada perro llevaba un dispositivo de detección de luz y rango que usa luz láser para crear un mapa 3-D, cámaras RGB estéreo para ver artefactos, cámaras térmicas para detectar firmas de calor, y una computadora a bordo para procesar los datos.

Los robots de PLUTO también necesitan la capacidad de decidir adónde viajarán a continuación, reconocer artefactos, y transmitir información a otros perros ya los humanos fuera de la mina. Programas desarrollados por Ph.D. Se utilizó al estudiante Anthony Cowley para generar un mapa de la ubicación del robot basado en imágenes recolectadas por los sensores, mientras que los artefactos como mochilas y teléfonos se detectaron utilizando un programa desarrollado por Ph.D. estudiante Shreyas Shivakumar.

La comunicación es particularmente desafiante bajo tierra ya que las ondas de radio no pueden viajar a través de las gruesas paredes de las cuevas. La estrategia de PLUTO, dirigido por el alumno de maestría Fernando Cladera, era crear un sistema de "brigada de cubos" que permitiera a los robots compartir datos entre sí. De esa manera, si un robot no pudiera regresar a la entrada, los datos que recopiló aún podrían ser transmitidos por otros perros a la estación base.

Reunir todas estas habilidades requiere una autonomía de alto nivel para permitir que los robots planifiquen sus estrategias de exploración sin intervención humana directa. Doctor. El estudiante Ian Miller dirigió este esfuerzo y ayudó a asegurarse de que todos los sensores, hardware, y los algoritmos trabajaron juntos.

PLUTO pasó un tiempo en el Museo y Mina de Carbón Número 9 en Lansford, Pensilvania, durante el verano y en la mina experimental de la Escuela de Minas de Colorado a principios de este año para ver cómo funcionaban sus sistemas automatizados bajo tierra. Muchos meses de preparación llevaron a la primera ronda del desafío SubT en agosto contra otros diez equipos en una mina de prueba cerca de Pittsburgh.

Cada equipo completó dos cursos de mina y tuvo dos intentos en cada curso para encontrar artefactos, que van desde mochilas, celulares, extintores, y personal ficticio, con un límite de tiempo de una hora. A ninguno de los miembros del equipo se le permitió viajar dentro de la mina, y solo a Miller se le permitió interactuar con los robots mientras recolectaban datos.

Si bien sus robots no detectaron tantos artefactos como se esperaba, El equipo de PLUTO está satisfecho con el rendimiento del sistema en entornos tan desafiantes y desconocidos. Los componentes que funcionaron bien incluyen cómo los perros detectaron y exploraron túneles, su capacidad para reconocer objetos, y compartir datos a través de la brigada del cubo. Varias detecciones fueron proporcionadas por perros "caídos", mostrando cómo su sistema era resistente incluso cuando los robots individuales tropezaban.

Adarsh ​​Kulkarni, un estudiante de maestría que también trabaja en Ghost Robotics, dice que está contento con la estabilidad mecánica de los perros y lo bien que se desempeñaron incluso después de múltiples caídas. "Esto fue, con mucho, lo más difícil en el que hemos hecho funcionar los robots y los peores entornos en los que han estado, "dice Kulkarni." La mina es su propia bestia ".

"Recibían una paliza todos los días, y estaban trabajando a la mañana siguiente, "Shivakumar agrega." Eso es realmente loable ".

Aunque parte de su diseño se había adaptado a los desafíos específicos del Número 9, incluyendo sensores diseñados para estrechos, paredes texturizadas, mientras que SubT tenía más ancho, paredes lisas, La experiencia mostró al equipo de primera mano lo difícil que es diseñar robots destinados a entornos desconocidos y fue una oportunidad única para probar robots en un nuevo entorno. "Es muy diferente del flujo de trabajo académico normal, ", dice Miller." Pasar de un algoritmo a algo que funciona en un lugar que nunca antes había visto son problemas muy diferentes ".

Este "último 10%" en robótica, hacer un sistema automatizado que sea robusto y confiable, es un desafío que a menudo se resuelve mediante una combinación de tecnología de punta y perspectivas pragmáticas. "A veces, estos sistemas no son nuevos en sí mismos, pero lo novedoso es su implementación en un entorno no probado, ", dice Cladera." La novedad es cómo resolver todos estos problemas para que los robots sean fiables en entornos hostiles ".

El equipo todavía está discutiendo sus planes para futuras rondas de SubT, con la próxima ronda en febrero en un entorno urbano, lo que significa más estructuras y formas hechas por humanos como ángulos agudos, paredes lisas, y escaleras. Independientemente de lo que nos depare el futuro, Crear y enviar robots a entornos desafiantes del mundo real es fundamental para el progreso tanto en Penn como en el campo de la robótica en general. especialmente para un futuro en el que los sistemas automatizados podrían encargarse de una amplia gama de tareas desafiantes, desde conducir automóviles hasta buscar sobrevivientes.

Investigadores de Penn's General Robotics, Automatización, Sintiendo, y Perception Lab están bien posicionados para abordar estos desafíos, gracias en parte a una cultura que fomenta la colaboración y la comunicación. "Es algo que inculcamos a todos los que ingresan a nuestras instalaciones, "dice Taylor." Si no le preocupa tener un proyecto que se ajuste únicamente a su área de especialización, si está dispuesto a ser amplio sobre su forma de pensar, te permite hacer cosas más importantes ".