Спасательные операции в подземных условиях, будь то метро, тоннели или шахты, всегда сопряжены с серьезными вызовами и опасностями. Эта сложность многократно возрастает при повреждении инфраструктуры, вызванном взрывами или возгораниями, что приводит к отсутствию связи, электричества, освещения, Wi-Fi и спутниковой навигации. Густой дым, скопления обломков и деформированные пути становятся дополнительными препятствиями, затрудняющими ориентацию.
В ответ на эти трудности, в рамках проекта NIKE MATE, группа исследователей, включающая специалистов из Технологического университета Граца (TU Graz), Университета Леобена, Федерального министерства обороны, компании OHB Austria и инженерного бюро Laabmayr, разработала инновационное решение для таких миссий. Система интегрирует данные с датчиков, установленных на роботах и спасательных командах, с частной сетью сверхширокополосной (СШП) связи. Это позволяет создавать актуальную карту окружающей среды, обеспечивая командам возможность точно определять свое местоположение и синхронизировать действия. Результаты исследования были опубликованы в журнале BHM Mining and Metallurgical Monthly Journal.
Ключевой особенностью этого проекта является концепция «командной работы». Робот, оснащенный передовыми сенсорными технологиями, первым проводит разведку местности и формирует динамическую карту. Полученная информация о позиционировании передается спасателям посредством СШП-передатчика. Спасательные бригады, которые двигаются вслед за роботом или работают параллельно с ним, оснащены собственными СШП-метками и устанавливают СШП-маяки по ходу своего продвижения.
Эти маяки играют двойную роль: они обеспечивают непрерывную передачу данных и позволяют измерять расстояния между всеми членами команды, даже при отсутствии прямой видимости. Таким образом, формируется сеть для определения расстояний, которая обеспечивает высокую точность определения местоположения роботов и людей – до одного метра.
«Эта высокоточная локализация имеет решающее значение для безопасности, особенно в ситуациях, когда перед человеком внезапно появляется открытый лифтовой проем или край обрыва», – подчеркивает руководитель проекта Филипп Берглез из Института геодезии Грацского технического университета.
Сенсорные технологии играют центральную роль в процессе локализации. Робот использует лазерный сканер, камеру и датчики на колесах для создания подробной карты местности. Это означает, что экстренные службы больше не зависят от устаревших или неточных планов, которые могли стать неактуальными из-за повреждений. На обуви спасателей установлены инерциальные датчики (акселерометры и гироскопы). Система, используя алгоритмы искусственного интеллекта, способен распознавать различные типы передвижения, такие как ходьба, ползание на коленях или на животе.
Для гарантии не только точности, но и надежности системы позиционирования, команда проекта применяет методы оптимизации с помощью факторных графов (factor graph optimization). Этот подход, широко используемый в робототехнике, позволяет учитывать предыдущие измерения для более точного определения текущего положения. Если роботы или люди проходят через одну и ту же точку в разное время, их данные могут быть сопоставлены, что способствует постоянному улучшению карты.
«Прототип, который мы разработали, успешно прошел испытания в Испытательном центре по горным породам при Университете Леобена, продемонстрировав свою эффективность», – отмечает Филипп Берглез. «Для внедрения в реальных условиях необходимо повысить надежность отдельных компонентов, чтобы они могли выдерживать экстремальные нагрузки и функционировать стабильно. Кроме того, мы планируем интегрировать в систему мини-дроны, которые смогут предоставлять дополнительную информацию с более выгодных ракурсов в случае чрезвычайных ситуаций. Это существенно расширит возможности спасательных бригад».
