Исследователи разработали навигационную систему для подземных спасательных команд

Операции под землёй, например на станциях метро, в туннелях или шахтах, сопряжены с большим риском и представляют собой сложную задачу для спасательных команд. Это особенно актуально в случаях, когда в результате взрывов или пожара разрушена техническая инфраструктура: отсутствуют сигнал мобильной связи, электричество, освещение, Wi-Fi или GNSS, а дым, обломки и повреждённые проходы ещё больше затрудняют ориентацию.

В рамках проекта NIKE MATE исследовательская группа, состоящая из представителей Технического университета Граца (TU Graz), Университета Леобена, Федерального министерства обороны, компании OHB Austria и инженерного бюро Laabmayr, разработала ^[1] систему для таких миссий. Она объединяет данные датчиков, полученные от роботов и спасательных команд, с самостоятельно построенной сетью UWB (ультраширокополосной связи). Это позволяет создать динамическую карту окружающей среды, на которой команда может определять своё местоположение и координировать свои действия.

Центральной инновацией проекта является «работа в команде». Робот с высокоразвитой сенсорной технологией сначала исследует окрестности и создаёт динамическую карту. Полученная информация о местоположении передаётся через UWB-передатчик спасателям, следующим сзади или работающим параллельно, которые сами оснащены UWB-метками и размещают UWB-якоря вдоль своего маршрута.

Помимо стабильной передачи данных, якоря также позволяют измерять расстояния между всеми участниками даже при отсутствии прямой видимости. Таким образом создаётся сеть измерений расстояний, в которой положение роботов и людей можно определять с погрешностью не более одного метра.

«Такая точная локализация является решающим фактором безопасности, например, если перед человеком открыты двери лифта или находится обрыв», — говорит руководитель проекта Филипп Берглец из Института геодезии Технического университета Граца.

В процессе локализации важную роль играет сенсорная техника. Робот использует лазерный сканер, камеру и датчики колёс для создания карты окружающей обстановки. Это означает, что спасатели не должны полагаться на планы, которые могут быть устаревшими или уже неверными из-за повреждений. У спасателей, следующих за роботом, на обуви находятся инерционные датчики (акселерометры и датчики угловой скорости). С помощью анализа на основе искусственного интеллекта ^[2] система распознаёт различные модели движения, такие как ходьба, ползание на четвереньках или ползание на животе.

Чтобы обеспечить не только точность, но и надёжность расчётов положения, команда проекта использует методы оптимизации факторных графов. Это метод из робототехники, который позволяет повторно учитывать прошлые измерения и, таким образом, лучше определять текущее положение. Если роботы или люди проходят одно и то же место в разное время, их данные можно связать, и карта будет постоянно улучшаться.