El Centro Nacional de Ingeniería Robótica ( NREC ) es una unidad operativa dentro del Instituto de Robótica (RI) de la Universidad Carnegie Mellon . NREC trabaja en estrecha colaboración con clientes gubernamentales y de la industria para aplicar tecnologías robóticas a procesos y productos del mundo real, incluido el diseño de plataformas y vehículos no tripulados , la autonomía , la detección y el procesamiento de imágenes, el aprendizaje automático , la manipulación y la interacción entre humanos y robots .
NREC aplica tecnologías robóticas para construir prototipos de sistemas funcionales desde el concepto hasta la comercialización . [1] Un proyecto típico de NREC incluye una demostración rápida de prueba de concepto seguida de una fase de desarrollo y prueba en profundidad que produce un prototipo robusto con propiedad intelectual para su concesión de licencia y comercialización. A lo largo de este proceso, NREC aplica las mejores prácticas para el desarrollo de software , la integración de sistemas y las pruebas de campo. Los patrocinadores y socios incluyen empresas industriales, nuevas empresas de tecnología y agencias federales como DARPA , el Departamento de Transporte , la NASA , el Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea y el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de EE. UU .
El modelo de investigación de NREC se basa en
En 1994, los científicos del Carnegie Mellon Field Robotics Center se dieron cuenta de que el campo de la robótica móvil estaba lo suficientemente maduro para aplicaciones comerciales en agricultura, construcción, minería, servicios públicos y otros mercados. En consecuencia, se creó el Consorcio Nacional de Ingeniería Robótica (NREC) con la misión de desarrollar y hacer la transición de la tecnología robótica a la industria y las agencias federales. La financiación original para el centro incluía una financiación inicial de 2,5 millones de dólares de la NASA . [1]
En 1996, la organización se mudó a sus instalaciones actuales en el vecindario Lawrenceville de Pittsburgh y pasó a llamarse Centro Nacional de Ingeniería Robótica. El NREC está ubicado en un edificio de fundición renovado de 100,000 pies cuadrados en un sitio industrial abandonado.
CHIMP es un robot de tamaño humano que, cuando está de pie, mide 5 pies y 2 pulgadas de alto y pesa alrededor de 400 libras. Los ingenieros de Tartan Rescue Team diseñaron CHIMP para funcionar en entornos peligrosos y degradados que fueron construidos para personas, no para robots. CHIMP opera de forma semiautónoma y puede planificar y ejecutar instrucciones de alto nivel dadas por su operador. Su forma, fuerza, precisión y destreza casi humanas le permiten realizar tareas complejas a nivel humano. CHIMP no es un robot andante dinámicamente equilibrado. En cambio, está diseñado para moverse sobre pisadas estables similares a un tanque incorporadas en sus cuatro extremidades. Cuando necesita operar herramientas eléctricas, girar válvulas o usar sus brazos de otra manera, CHIMP puede pararse y rodar sobre las patas. Los largos brazos delanteros del robot (casi 5 pies) le dan una apariencia de simio.
CHIMP ocupó el tercer lugar en las pruebas de desafío de robótica DARPA en diciembre de 2013. [9] [11] Al obtener 18 de 32 puntos posibles durante las pruebas de dos días, el equipo demostró la capacidad del sistema para realizar tareas como eliminar escombros y abrir puertas. , haciendo un agujero en una pared y cerrando una serie de válvulas. El sistema fue seleccionado como uno de los nueve elegibles para recibir financiación de DARPA para prepararse para las finales del DARPA Robotics Challenge en 2015. [10]
Equipo Tartan Racing de la Universidad Carnegie Mellon [6] [ ¿quién? ] y General Motors construyeron un SUV autónomo que ganó el primer lugar en el DARPA Urban Challenge 2007. [5] La carrera Urban Challenge se llevó a cabo el 3 de noviembre de 2007 en las instalaciones de entrenamiento de Victorville en California. Once equipos compitieron entre sí para terminar un recorrido urbano de 60 millas en menos de seis horas. Sus vehículos tuvieron que ejecutar misiones simuladas en un área urbana simulada mientras obedecían las leyes de tránsito, se incorporaban de manera segura al tráfico en movimiento, navegaban por rotondas, sorteaban intersecciones concurridas y evitaban otros vehículos, todo sin intervención humana.
Protección de vehículos : Ser capaz de detectar obstáculos y peligros del terreno aumenta significativamente la seguridad de los vehículos agrícolas tanto tripulados como no tripulados. El proyecto utiliza técnicas de aprendizaje automático para construir un sistema robusto de detección de obstáculos que pueda adaptarse fácilmente a diferentes entornos y condiciones operativas. NREC integró sus paquetes de percepción complementarios en un equipo de tres tractores controlados por computadora desarrollados por John Deere . Estos tractores autónomos se utilizaron en operaciones de recolección en una turbera. El equipo robótico de recolección de turba fue probado durante una temporada completa, completando más de 100 misiones de recolección en una turbera en funcionamiento. Su comportamiento imitó las operaciones manuales de recolección de turba manteniendo un entorno operativo seguro.
Clasificador de plantas de fresa : basándose en su experiencia en visión, mecanismos y manipulación, NREC construyó un clasificador de plantas de fresa automatizado que agiliza el proceso de cosecha, mejora la eficiencia y garantiza una calidad constante de las plantas. El sistema de visión artificial está entrenado para clasificar plantas de fresa utilizando muestras cosechadas por un ser humano, clasificando plantas de diferentes variedades y niveles de madurez mientras opera en condiciones realistas, donde la lluvia y las heladas cambian la apariencia de las plantas y las raíces pueden contener barro y escombros. Lassen Canyon Nursery y otros productores, que representan aproximadamente el 85% del mercado de viveros de fresas de California, apoyaron este proyecto y planean utilizar la tecnología en sus operaciones.
Fumigación de huertos : NREC desarrolló un kit de adaptación que permite que un tractor funcione sin conductor. Su software estimó con precisión la ubicación del vehículo y le permitió seguir de forma autónoma una ruta predeterminada. El tractor autónomo roció agua mientras recorría un camino de siete kilómetros de longitud a través de un huerto de naranjos sin intervención humana. Para lograr la capacidad de enseñanza/reproducción de ruta, NREC desarrolló un sistema de posicionamiento que utiliza un filtro Kalman extendido para fusionar la odometría, la información GPS y las mediciones IMU. El sistema de seguimiento de ruta se basa en el algoritmo Pure Pursuit. [ se necesita aclaración ]
NREC y Oshkosh Defense están desarrollando tecnologías de vehículos terrestres autónomos no tripulados para vehículos tácticos logísticos con ruedas utilizados por el Cuerpo de Marines de EE. UU. Los vehículos terrestres no tripulados CARGO (CARGO UGV o CUGV) están diseñados para uso autónomo en convoyes que combinan vehículos tripulados y no tripulados. Un operador en otro vehículo supervisa uno o más vehículos no tripulados, que conducen de forma autónoma en formación de convoy día y noche, en cualquier clima y cuando el polvo y el humo limitan la visibilidad.
Las tecnologías desarrolladas en el marco de este proyecto forman parte del kit TerraMax™ UGV de Oshkosh Defense, que admite operaciones de convoyes no tripulados. [12]
Sensabot es un robot resistente diseñado para realizar inspecciones in situ de forma segura en entornos peligrosos, instalaciones aisladas y otros lugares de difícil o peligroso acceso para el personal. Los beneficios incluyen riesgo reducido y mayor eficiencia de operación.
El sistema consta de una base robótica móvil equipada con un brazo sensor que está equipado con sensores de inspección. Es capaz de operar en temperaturas extremas, así como en atmósferas explosivas y tóxicas. El robot está controlado de forma remota por un operador humano que utiliza los sensores para realizar inspecciones de tuberías, accesorios y válvulas. Sensabot ha sido diseñado para cumplir con los estándares IECEx Zona 1 para entornos explosivos, así como con los estándares de seguridad ANSI para vehículos industriales guiados. [13]
El Laboratorio de Investigación de la Fuerza Aérea (AFRL), Concurrent Technologies Corporation (CTC) y NREC están desarrollando un sistema ecológico para eliminar revestimientos de aviones de la Fuerza Aérea de EE. UU. gracias a la financiación del Comando de Material de la Fuerza Aérea (AFMC).
El Sistema Robótico Avanzado de Eliminación de Revestimientos por Láser (ARLCRS) utiliza una potente herramienta de decapado láser y robots móviles de última generación para eliminar automáticamente pintura y revestimientos de aeronaves. El sistema completo es escalable para su uso desde aviones de combate hasta aviones de carga y cisterna. ARLCRS reducirá los desechos peligrosos, las emisiones al aire, los costos de mantenimiento y el tiempo de procesamiento. CTC está desarrollando sistemas láser de eliminación de recubrimientos y captura de partículas. NREC está desarrollando robots móviles, sensores y sistemas de autonomía.
NREC ha trabajado con socios de la industria minera del carbón para desarrollar tecnología de asistencia al operador para la minería de frente largo . Esto incluye un sistema de navegación completo para una máquina de minería continua, percepción basada en telémetro láser para localización de robots , planificación de espacios desordenados y herramientas de integración y simulación. Este sistema se demostró con éxito en una mina en funcionamiento en Virginia Occidental. [ cita necesaria ] La investigación y los objetivos relacionados incluyen la inspección minera automatizada, el transporte y la interacción entre múltiples máquinas.
ARMOR 1 es un sistema robótico automatizado para que el Cuerpo de Ingenieros del Ejército de EE. UU. realice operaciones de revestimiento a lo largo del río Mississippi . Una vez desplegada, ARMOR 1 reemplazará la antigua Unidad de hundimiento de tapetes, construida originalmente en 1948. El objetivo es aumentar la velocidad de las operaciones de revestimiento y mejorar la seguridad y las condiciones laborales de los empleados que realizan este trabajo vital.
Cuando esté terminado, ARMOR 1 incluirá seis grúas robóticas independientes. Estas grúas recogerán los grandes cuadrados de hormigón de la barcaza de suministro y los colocarán en la "cubierta de alfombra" de la barcaza de fabricación de ARMOR 1. Allí, los cuadrados individuales se unirán en una "alfombra" flexible de 140 pies de ancho (y hasta 900 pies de largo) mediante un sistema de amarre automatizado. La alfombra completa se lanzará desde la barcaza y se sumergirá a lo largo de las orillas del río Mississippi, mientras se ensamblan continuamente más alfombras en la cubierta.
La Academia de Robótica Carnegie Mellon (CMRA) es una extensión educativa de la Universidad Carnegie Mellon y parte del mundialmente famoso Instituto de Robótica de la universidad. En 2000, el personal administrativo y el equipo de desarrollo de CMRA se alojaron en las instalaciones de NREC.
La Computer Science STEM Network (CS2N) es un proyecto de investigación colaborativo entre la Universidad Carnegie Mellon, incluida la Academia de Robótica, y la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) diseñado para aumentar el número de estudiantes que cursan estudios avanzados en Ciencias de la Computación y Ciencia, Tecnología e Ingeniería. y títulos de Matemáticas (CS-STEM).
