La correlaci\u00f3n del fondo marino en alta resoluci\u00f3n requiere que veh\u00edculos submarinos realicen estudios volando a bajas altitudes, especialmente cuando se adquieren im\u00e1genes \u00f3pticas. Para optimizar el uso de recursos y tiempo de prospecci\u00f3n, este proyecto busca dar un salto al nivel de autonom\u00eda de los veh\u00edculos submarinos aut\u00f3nomos (AUV) de investigaci\u00f3n y comerciales m\u00e1s all\u00e1 de las pr\u00e1cticas actuales. Los AUV ahora ejecutan misiones planificadas previamente o, en el mejor de los casos, implementan eventos preprogramados y, por tanto, reaccionan durante las encuestas con un leve nivel de reparametrizaci\u00f3n.<\/p>\n
Para dotar a los robots submarinos de mayor autonom\u00eda y capacidades, este proyecto busca mejorar y potenciar sus capacidades cognitivas e inteligentes durante la exploraci\u00f3n del fondo marino. Identificamos dos desarrollos innovadores: (A) mapeo inteligente de grandes \u00e1reas del fondo marino, que ahora es una tarea que requiere mucho tiempo; y (B) mapeo inteligente de estructuras tridimensionales complejas (ahora limitado a pilotos humanos y, a menudo, imposible de realizar). Ambos desarrollos requieren nuevos enfoques que permitan a los robots realizar levantamientos adaptativos de forma aut\u00f3noma. En el primer caso, buscamos que el robot identifique los objetivos de inter\u00e9s y adapte el levantamiento para optimizar significativamente los tiempos de levantamiento, excluyendo levantamientos innecesarios de \u00e1reas no interesantes.<\/p>\n
SIREC probar\u00e1 este primer caso de uso en el mapeo de praderas marinas de Posidonia oce\u00e1nica, un componente importante de los ecosistemas vinculados al secuestro de carbono y, por tanto, de gran impacto ambiental y social. En el segundo caso, dotaremos al robot de inteligencia para inspeccionar estructuras complejas a corta distancia (<5 m), con la posibilidad de identificar \u00e1reas que requieran remapeo, considerando en todo momento la seguridad del veh\u00edculo. Este modo de navegaci\u00f3n inteligente tiene aplicaciones en numerosos campos (geolog\u00eda, arqueolog\u00eda, ingenier\u00eda, infraestructuras energ\u00e9ticas, etc.). Desarrollaremos esta inteligencia de navegaci\u00f3n utilizando objetivos geol\u00f3gicos (afloramientos rocosos submarinos y chimeneas de respiradores hidrotermales para estudios tect\u00f3nicos e hidrotermales respectivamente).<\/p>\n
SIREC aborda estas dos necesidades mediante dos casos de uso independientes pero relacionados utilizando el Girona 500 AUV. Prevemos que los algoritmos desarrollados tendr\u00e1n aplicaci\u00f3n en diversos campos cient\u00edficos (biolog\u00eda, geolog\u00eda, estudios medioambientales), y los explotaremos como vector de difusi\u00f3n al p\u00fablico en general, y para explorar formas de acercar el trabajo de campo y el fondo marino a las aulas. Estos algoritmos se verificar\u00e1n tanto en el tanque de agua del Centro de Rob\u00f3tica Subacu\u00e1tica (CIRS) como en extensas pruebas de campo. Los algoritmos entrenados se optimizar\u00e1n para ejecutarse en el hardware integrado, permitiendo as\u00ed la ejecuci\u00f3n en tiempo real para apoyar el comportamiento del robot aut\u00f3nomo. Durante el proyecto, se generar\u00e1n datos de capacitaci\u00f3n completos y tanto los algoritmos como los datos estar\u00e1n disponibles p\u00fablicamente a trav\u00e9s de repositorios online.<\/p>\n
Participaci\u00f3n:
\nEl grupo de investigaci\u00f3n de macr\u00f3fitos acu\u00e1ticos del CEAB-CSIC (GAME) colabora con la Universidad de Girona (UdG) organizando viajes de campo para verificar la coincidencia de las \u00abdecisiones visuales\u00bb tomadas por el robot y la naturaleza real del fondo marino estudiado . Las tipolog\u00edas de fondo marino abarcan praderas, alfombras muertas, arena y rocas.<\/p>\n
Coordinaci\u00f3n del proyecto: UdG, Dr. Rafael Garcia<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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