- Una investigación de las causas de unincendio en una nave industrial en Berlín en febrero de 2021: se utilizó un UAV con una cámara estándar orientada hacia delante y hacia abajo para obtener una visión general inicial del exterior y para realizar una exploración detallada del interior de la nave; la entrada y salida a través de una pequeña abertura se realizó con la ayuda de una vista desde un segundo UAV situado por encima de la abertura; para capturar datos desde posiciones obstruidas restantes se suspendió una cámara panorámica en una línea desde un UAV a través de la abertura; se crearon una ortofoto y un modelo de nube de puntos 3D georreferenciado de la nave utilizando el software de fotogrametría WebODM tras el aterrizaje.
- Vista general de la situación durante las inundaciones en Erftstadtnundaciones en Erftstadt Jul 2021Un UAV para obtener imágenes en directo de la zona y registrar el alcance de la inundación y la dirección del flujo de agua.Se utilizaron UAV para vuelos en meandro con el fin de recoger imágenes para crear una ortofoto georreferenciada y un modelo de nube de puntos en 3D con WebODMasí como panorámicas de 360o ; se utilizó un pequeño UAV para inspeccionar los edificios y vehículos destruidos; 3D y perfiles de elevación de vuelos posteriores se utilizaron para determinar la escorrentía de agua; se llamó a un UGV para que acudiera al lugar, pero al final no se desplegó.
- Investigación de la causa del incendio incendio de un complejo residencial en Essen Feb 2022Investigación de las causas de un incendio en un complejo residencial de Essen: se utilizó un pequeño UAV para obtener una visión general inicial del exterior y un modelo 3D y, posteriormente, para explorare parte muy dañadas del edificioespecialmente en los pisos superioresSe utilizó un vehículo aéreo no tripulado para recoger imágenes para un modelo 3D de varios pisos. del funcionamiento del robot desde el exterior del edificio por motivos de seguridad.
En el documento se describen detalladamente la situación de la misión, las tareas, la ejecución y las lecciones aprendidas.
Título del artículo: Lecciones de los despliegues de respuesta a desastres asistidos por robots del grupo de trabajo del Centro Alemán de Robótica de Rescate : ENLACE para descargar el documento de investigación
Resumen: Los terremotos, los incendios y las inundaciones suelen provocar el derrumbe estructural de edificios. Sin embargo, la inspección de estos edificios dañados supone un alto riesgo para las fuerzas de emergencia o incluso resulta imposible. Presentamos tres misiones seleccionadas recientemente por el Grupo Operativo de Robótica del Centro Alemán de Robótica de Rescate (DRZ), en las que se utilizaron robots terrestres y aéreos para explorar edificios destruidos.
Describimos y reflejamos las misiones, así como las lecciones aprendidas que se han derivado de ellas.
Para que los robots de los laboratorios de investigación fueran aptos para operaciones reales, en el DRZ se crearon entornos de prueba realistas, tanto en exteriores como en interiores, que los investigadores y las fuerzas de emergencia utilizaron para realizar pruebas en ejercicios periódicos.
A partir de esta experiencia, se mejoraron considerablemente los robots y su software de control. Además, se formaron equipos expertos de investigadores y equipos de primera intervención, cada uno con evaluaciones realistas de la idoneidad operativa y práctica de los sistemas robóticos.
Una visión clave: Nuestro viaje desde los laboratorios de investigación hasta las operaciones en la vida real implica pruebas, aprendizaje y colaboración dedicados. La DRZ Robótica Task Force se basa en colaboración a largo plazo entre investigadores y equipos de intervención inmediata.
Probar la tecnología robótica de vanguardia en ejercicios conjuntos y despliegues reales permite a los investigadores comprender mejor comprender mejor a losers’ de los primeros intervinientes y determinar las prioridades de investigación adecuadas.
Los primeros intervinientesa su vez, conocen mejor las tecnologías avanzadas, evalúan lair y aprenden a utilizarlas en sus misiones. Juntos, identifican los posibles beneficios futuros.