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Objetivo

La interpretación fidedigna de datos sensoriales en terrenos abruptos y con alto contenido de polvo, como es el caso de minas a rajo abierto y subterráneas, es crucial para la estimación de perfiles de superficie de roca en 3D, la estimación de volúmenes y, en general, para la construcción de mapas en 3D. El objetivo de esta iniciativa es abordar la teleoperación de un vehículo equipado con diversos sensores, incluyendo medidores láser, cámaras y un radar de onda milimétrica. Cada uno de estos dispositivos brinda tanto beneficios como desafíos únicos. Todos ellos requieren, además, de un cuidadoso procesamiento de datos para extraer la información útil y, a la vez, descartar tanto el ruido, como aquella información que no es de interés para la aplicación. Tal procesamiento, así como su combinación con una adecuada estimación del movimiento del vehículo son claves para el correcto modelamiento de perfiles de superficie y la construcción de mapas de minas, lo que a su vez está en directa relación con el mejoramiento de la seguridad y la eficiencia de la automatización en minería. El objetivo final es integrar estas tecnologías en una infraestructura de navegación robótica autónoma para entornos mineros complejos.

Metodología

En la última década, desde diversos campos de investigación, han surgido nuevas tecnologías que, a su vez, proveen innovadores métodos, los cuales permiten procesar datos sensoriales de tal manera que ahora es posible estimar simultáneamente tanto la localización de objetos, como el número de estos objetos de manera estadística. Este proyecto desarrolla dichas técnicas, de forma tal que la información de perfiles de superficie del terreno o del mapeo de minas puede ser extraída de las lecturas ruidosas de los sensores, considerando a la vez, las probabilidades de detección, de falsas alarmas y la incerteza en las mediciones de distancia y dirección. Las características del movimiento de un vehículo todo-terreno, junto con las características de ruido de los sensores radar, láser y visión, pueden ser modeladas en minas a rajo abierto y subterráneas. La posterior integración o fusión de datos desde diferentes posiciones del vehículo, utilizando la infraestructura de procesamiento antes mencionada, permite lograr una estimación consistente de perfiles de superficie y mapas de minas.

Resultados

Un vehículo todo-terreno, la plataforma robótica Husky A200, ha sido equipado con un radar rotatorio de onda milimétrica, un medidor de distancia láser rotatorio y un sistema de cámaras.
Por medio de ejemplos ilustrativos del estado del arte en detectores de características con estos sensores, han quedado de manifiesto errores típicos en la interpretación de datos sensoriales y la detección de objetos, motivando la necesidad de una re-evaluación de los conceptos estocásticos de navegación y construcción de mapas en robótica, que permita considerar de manera conjunta tales errores.
Este proyecto se encuentra en fase inicial, y próximamente se realizarán experimentos con el sistema robótico en minas subterráneas y a rajo abierto. Estos experimentos explorarán el potencial de lograr mapas confiables utilizando los datos sensoriales provistos por el sistema.

 

Financiamiento
AMTC
FONDECYT
Clearpath Robotics

Socios
Clearpath Robotics

Contacto
Martin Adams
martin.adams@amtc.cl

 



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