Baru-baru ini, pasukan dari Institut Politeknik Negara telah membentangkan a Robot penerokaan yang mampu memetakan lombong dan mengenal pasti risiko, menggabungkan rangkaian saraf dan penglihatan komputer untuk meningkatkan keselamatan dalam persekitaran bawah tanah.
Perkembangan ditandatangani oleh pelajar Carolina Abigail Gallo Meneses, Yesenia Cruz Dominguez, dan Lesly Veronica Salazar Jimenez, daripada UPIITA (Kejuruteraan Telematik), dengan nasihat akademik, dan berorientasikan kepada Cegah kemalangan melalui pengesanan awal tanah runtuh, patah tulang dan banjir, sebagai tambahan kepada gas toksik.
Teknologi dan reka bentuk robot
Prototaip adalah berdasarkan kenderaan penerokaan komersial yang a Raspberry Pi 5 berprestasi tinggi, lampu untuk pencahayaan tempatan, kamera kedalaman dan dua penderia khusus untuk karbon monoksida (CO) dan nitrogen dioksida (NO2).
Terima kasih kepada kamera kedalaman, rover menangkap Imej RGB walaupun dalam keadaan gelap gulita dan menyuapkan sistem pemetaan dan penyetempatan serentak (Visual SLAM, V-SLAM). Gabungan ini membolehkan navigasi dalam terowong tanpa isyarat dan mencipta semula persekitaran dengan tepat.
Semasa penerokaan, robot menjana peta awal dengan titik dan kotak sebagai rujukan ruang. Selepas itu, dan sudah berada di luar lombong, pemprosesan di stesen pangkalan mengubah awan data ini menjadi model tiga dimensi terperinci muka kerja, di mana keretakan, pengumpulan batu, kawasan tanah runtuh dan kawasan banjir boleh dibezakan.
Pemetaan 3D dan pemprosesan luar talian
Aliran direka bentuk untuk beroperasi tanpa rangkaian: V‑SLAM berfungsi secara tempatan semasa perjalanan, dan sekali di permukaan, pemprosesan pasca berat dilakukan. Seni bina ini mengurangkan risiko operasi dan mengelakkan pergantungan pada sambungan atau GPS, yang tidak wujud. di bahagian dalam galeri.
Pasukan melaporkan bahawa, berpuluh-puluh kilometer dari pintu masuk - kadang-kadang dikatakan kira-kira 30 kilometer ke pedalaman—, kedudukan satelit hilang sepenuhnya. Atas sebab ini, platform ini direka untuk menjadi autonomi sepenuhnya dan berfungsi di luar talian.
Latihan AI dan pengesanan risiko
Untuk memperhalusi rangkaian saraf, kami bermula dari beberapa 5.500 imej awal, yang selepas teknik pembesaran (putaran dan variasi kedudukan) meningkat kepada lebih kurang 13.000 sampelSet itu berasal dari kedua-dua lombong di Durango dan model ujian yang dibina untuk projek itu.
Dengan latihan itu, sistem belajar untuk mengenali corak bahaya geologi dan mengaitkan keadaan persekitaran dengan bacaan gas, yang membantu mengutamakan bidang perhatian dan pelaksanaan protokol keselamatan yang lebih berkesan.
Ujian lapangan dan operasi lombong
Pencipta membuat lawatan teknikal ke a lombong di negeri Durango untuk memerhati keadaan kerja di situ dan mengesahkan prestasi rover. Perbandingan dengan penyelesaian asing menyerlahkan perbezaan utama: banyak teknologi yang tersedia Sistem tetap yang memerlukan pergerakan manual modul, manakala cadangan ini adalah mudah alih dan berautonomi.
Mobiliti ini, digabungkan dengan pemetaan 3D dan pengukuran CO dan NO2, menjadikannya lebih mudah pemeriksaan pantas tanpa mendedahkan kakitangan, terutamanya di galeri dengan penglihatan yang berkurangan, kelembapan yang tinggi dan potensi kehadiran gas berbahaya.
Platform web dan visualisasi untuk keputusan
Sebagai tambahan kepada perkakasan, pasukan membangunkan a sistem web untuk menyimpan dan memaparkan maklumat koleksi. Termasuk peta tiga dimensi yang boleh dilayari, lokasi geospatial dikaitkan dengan laluan, masa penerokaan dan graf dengan ukuran gas.
Antara muka ini membolehkan pegawai keselamatan dan pasukan teknikal mentafsir data sepintas lalu dan menyokong keputusan operasi, daripada penutupan sementara sektor kepada perancangan tetulang struktur atau pengudaraan.
Momentum institusi dan langkah seterusnya
Projek ini sejajar dengan dasar awam pemindahan teknologi: ia adalah sebahagian daripada komitmen 33 daripada 100 yang dibentangkan oleh Presiden dan dipromosikan oleh September, supaya perkembangan pelajar boleh membuat lonjakan dari bilik darjah ke industri.
Dia mendapat nasihat daripada Dr Rodolfo Vera Amaro (UPIITA) dan Dr Lucero Verónica Lozano Vázquez (ESIME, Unit Azcapotzalco). Pasukan tidak menolak menguruskan paten dan terus memperhalusinya untuk kegunaan industri berskala besar.
Ia adalah penyelesaian yang mengintegrasikan V‑SLAM, penglihatan mesin dan penderia gas dalam kenderaan autonomi, dengan model 3D pasca-diproses dan lapisan analisis web, bertujuan untuk meningkatkan keselamatan perlombongan dengan bukti objektif dan tanpa bergantung pada ketersambungan medan.
