德克萨斯大学研发多种传感器融合的无人机 可快速收集各种数据

   机械小兵        

德克萨斯大学达拉斯分校的一个研究小组已经开发出一个自主的机器人团队,可以在危险或难以到达的地点进行调查和收集数据,提供比人类能够提供的更多和更快的洞察力。


自然科学与数学学院物理学教授戴维·拉里博士说,他的小组的机器人团队由在地面、空气和水中收集数据的自主装置组成,非常适合危险的环境状况和/或生态系统的整体环境调查。

德克萨斯大学研发多种传感器融合的无人机 可快速收集各种数据

“像这样的一个自主团队可以做一个自主调查,并快速采样空气和水中的东西,这样人们就可以远离危险。”拉里说,在另一种情况下,这些机器人可以提供对生态系统的全面调查,也可以观察诸如湖泊中有害藻华等情况。


拉里说,这些自主机器人团队在农业和基础设施检查等领域的实时决策支持方面也很有用。


最近在该领域的一次演示展示了自主机器人团队如何快速了解其从未见过的环境特征。拉里和他的同事在德克萨斯州的普莱诺进行了一次测试,展示了他们的数据收集能力。他说,他希望机器人团队的原型可以成为一个模型,改变用于调查灾难地点、水道和极端环境的方法。

德克萨斯大学研发多种传感器融合的无人机 可快速收集各种数据

达拉斯理工大学的研究人员开发了一个机器人装置的自主团队,可以在危险或难以到达的地点使用。通过合作,这些机器人可以在几分钟内进行调查并收集数千条数据记录


由协调的机器人团队成员快速获取整体数据有助于透明、数据驱动的决策。拉里说,这种方法可以更快地收集更多的实时数据,并简化机器的软件更新。


多机器人、多传感器团队可以包括各种设备的组合,例如携带传感器测量水成分的机器人船,以及跟踪地表下物体并提供水上遥感的声纳。同时,一个飞越的空中机器人收集高光谱图像,为图像中的每个像素提供一个完整的光谱。利用遥感信息,设备通过机器学习可以快速构建广域环境状态图。


“我们不仅可以获得深度信息,还可以测量水中任何植被的高度。我们可以确定什么是在一个池塘,池塘或河口底部和附近的鱼类种类。通过声纳,我们可以计算和确定单个鱼类的大小,并获得垂直剖面上的总生物量。”拉里说。


除了这艘船,机器人团队还包括一架携带多个摄像头的无人驾驶飞机、一组机载传感器和一个下行辐照度分光计,该分光计收集有关从太阳或大气层射向地球的辐射的数据。此外,地面车辆还可以采集土壤样本并利用探地雷达。卫星数据可以添加到团队中,以提供来自太空的照片和测量数据。


除了允许进入人类通常无法进入或对人类有危险的区域外,机器人团队的方法显著提高了可以收集的数据量。


拉里说:“在短短几分钟内,我们就可以收集数千条数据记录,所以,如果你在一个月的时间里在多个地点多次部署一个机器人团队,你可以得到数十万甚至数百万条记录。正是快速获取相关数据,才能帮助人们远离危险,这才是关键。”


除了快速收集大量相关数据外,机器人团队改进调查过程的另一个方法是向机器提供软件更新的方便性。


“就像特斯拉汽车一样,它们只需接收空中更新,就能增强自身能力。这对特斯拉很有效,我们的机器人团队也有同样的设想。”


拉里说,机器人团队只是他的研究的一个方面,他的研究重点是开发综合的、交钥匙式的传感系统,与后端数据系统连接,将信息流转化为可操作的见解。


“我所做的每件事的唯一驱动目标是先发制人的人类保护。它试图让人们远离危险的道路,并有一套哨兵,可以给我们提供实时信息。”他希望市政当局、卫生部门、公司和个人都能使用这一功能,通过一个可扩展的商店,像乐高积木一样,你可以在那里获得有助于灾难应对或日常规划的个人传感系统。


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