La “Cátedra Ingeniero General D. Antonio Remón y Zarco del Valle» (Universidad Politécnica de Madrid y Centro Superior de Estudios de la Defensa Nacional), ha concedido el Premio al Mejor Trabajo de Fin de Máster a Jorge F. García-Sanmartín , por su trabajo “Exploración activa en entornos de búsqueda y rescate utilizando un robot cuadrúpedo”, realizado en el Centro de Automática y Robótica. Su desarrollo permite la búsqueda inteligente de víctimas haciendo uso de este tipo de robots. De este modo, ante un entorno desconocido y en ruinas (consecuencia, por ejemplo, de un terremoto), la búsqueda de víctimas no se realiza de manera sistemática o preplanificada, sino que se priorizan aquellas zonas donde es más probable que haya personas necesitadas de auxilio, de forma similar a como lo haría un humano
Exploración activa en entornos de búsqueda y rescate utilizando un robot cuadrúpedo. Jorge F. García-Samartín
Este proyecto es una contribución a las investigaciones realizadas en el CAR en el uso de robots en tareas de búsqueda y rescate (SAR). En él, se ha empleado un robot cuadrúpedo con el fin de localizar víctimas en entornos de interior desestructurados, como pueden ser domicilios u oficinas en ruinas. El robot cuenta con cámara de profundidad RGB-D y Lídar, que, además de permitirle mapear el entorno desconocido en tiempo real, le da la posibilidad de interpretarlo y transmitirlo a un operario.
Con estas herramientas, se ha desarrollado un sistema de búsqueda y detección de víctimas que tiene como objetivo hacer una exploración eficiente del entorno, en la que se intenta encontrar la mayor parte de víctimas en el menor tiempo posible. Para ello hace una búsqueda no preplanificada, que, a modo de como lo haría un brigadista, selecciona donde buscar en función de criterios de mayor probabilidad de presencia de víctimas. Para lograrlo, se ha implementado un algoritmo que analiza las imágenes leídas por la cámara del robot, buscando en ella diversos objetos cotidianos que, gracias a un sistema de inteligencia artificial –en concreto, de un random forest–, relaciona con la probabilidad de que una víctima se halle en las proximidades de esos objetos y se dirige en primer lugar a las regiones donde es más esperable encontrar humanos.
Las pruebas llevadas a cabo han demostrado que el sistema es capaz de explorar de forma eficiente una región y de localizar en ella a todos los humanos presentes, siguiendo una ruta «lógica» desde el punto de vista humano, lo que permite decir que la colaboración entre personas y robot en tareas de rescate, lejos de ser una utopía, es un presente inminente.