El asociado de investigación postdoctoral de la Northeastern University, Alan Papalia, probó su algoritmo montando en un vehículo de superficie autónomo en el río Charles. Crédito: Universidad del Nordeste
En Ocean Sciences, los robots proporcionan vistas de los entornos inexplorados y pueden navegar de forma segura para los humanos. Tales configuraciones peligrosas constituyen la mayoría de los océanos de la Tierra.
Estos robots vienen en todo tipo de formas, tamaños y dimensiones, y están equipados con varios sensores y cámaras utilizadas para capturar imágenes, medir estructuras y descubrir dónde está el robot bajo el agua.
Los investigadores del noreste, Alan Papalia y David Rosen, han desarrollado un algoritmo que mejora la precisión de una tecnología a menudo utilizada en la robótica subacuática: la navegación acústica, que utiliza sensores acústicos que emiten, detectan y analizan las ondas sonoras para ayudar a los robots a comprender su posicionamiento en el agua.
El artículo se publica en la revista IEEE Transactions on Robotics.
“Puede usar estos sensores acústicos de varias maneras: puede conectarlos a diferentes robots y los robots pueden medir cuán lejos están del otro; o pueden fijarlos en el medio ambiente (por ejemplo, el fondo marino) y medir qué tan lejos está el robot de los sensores fijos”, los investigadores escriben en un resumen del informe.
“En muchos sentidos, esto es similar a cómo funciona GPS, lo que solo estima su posición midiendo cuán lejos está de un conjunto de satélites”.
Si bien los sensores acústicos son generalmente más accesibles y más baratos de obtener que los sistemas de sensores más caros, no son tan confiables para determinar realmente dónde un robot está en un momento dado en el agua, explica Papalia, una investigación posdoctoral de la Universidad del Nordeste asociada en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática y el autor principal de la investigación.
Uno de los problemas clave con los sensores acústicos es que “no le dicen con precisión dónde está; solo le dicen qué tan lejos está de otro punto”, explica Papalia.
“Esto significa que incluso si los sensores son perfectos (lo que ciertamente no lo son), solo sabes que estás en algún lugar en un círculo a una distancia fija de distancia”, agrega.
“Esta ambigüedad es un problema importante para la navegación, porque significa que estimar dónde está depende en gran medida de tener una buena suposición inicial de dónde se encuentra en primer lugar”.
Este nuevo algoritmo de código abierto mejora su confiabilidad significativamente, dicen los investigadores, lo que podría permitir a los investigadores en el futuro invertir en sistemas de navegación que cuestan alrededor de $ 10,000 en lugar de $ 500,000. Los investigadores dicen que el algoritmo elimina la ambigüedad de descubrir dónde está un robot en el agua, proporcionando una garantía de que las estimaciones del algoritmo son correctas.
“El fraseamiento que generalmente le doy a las personas es que queremos usar sensores más baratos, pero no son tan confiables, por lo que hacemos algoritmos confiables para que los sensores no necesiten serlo”, dice Papalia.
El público objetivo para esta investigación no es únicamente robotista, explica Papalia, sino también investigadores en otros campos que pueden aprovechar los datos que recopilan estos robots.
Una aplicación importante es en la investigación del cambio climático, dice, señalando el trabajo de su asesor postdoc y profesor del noreste Hanu Singh. Singh ha viajado al Ártico muchas veces y usó robots para ayudar a los investigadores a medir los glaciares de fusión.
“Hanu ha hecho mucho trabajo tratando de poner robots debajo del hielo y eso realmente importa porque no entendemos completamente la mecánica de la forma en que el hielo marino se está derritiendo, y aproximadamente la mitad de la subida del mar proviene de la derretimiento del hielo”, explica Papalia.
“La razón por la que no entendemos completamente esto y hay mucha incertidumbre en cómo modelamos, por ejemplo, cómo está cambiando el hielo en el mundo, porque no podemos medirlos directamente. Es demasiado difícil y nos gustaría poner robots allí”.
Los investigadores probaron su algoritmo utilizando dos vehículos de superficie autónomos en el río Charles, pero señalan que también se puede usar en sistemas robóticos diseñados para el suelo y el aire.
“Eso es lo que realmente estamos tratando de abordar”, agrega Papalia. “Queremos poder simplemente entregar robots confiables a los científicos, para que puedan usarlos, ser agresivos en sus agendas científicas y realmente estudiar las cosas que importan”.
Más información: Alan Papalia et al, certificantemente correcto Slam con ayuda de rango, transacciones IEEE en robótica (2024). Doi: 10.1109/tro.2024.3454430
Proporcionado por la Universidad del Nordeste
Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de Northeastern Global News News.northeastern.edu.
Cita: el algoritmo mejora la precisión del sensor acústico para la robótica submarina más barata (2025, 28 de mayo) Recuperado el 28 de mayo de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-05-algorithm-acustic-sensor–accuracy-cheaper.html
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