Créer des cartes vectorielles à l’aide de chiens robots

En 2013, des chercheurs ont transporté une caméra Microsoft Kinect dans des maisons de l. a. préfecture de Fukushima au Japon. Los angeles lumière infrarouge de l’appareil a tracé les repères des bâtiments, créant ainsi une carte 3-D approximative. En outre, l’équipe a compilé des informations provenant d’une première model d’un imageur à rayons gamma portatif, qui affiche le rayonnement nucléaire invisible provenant de l’twist of fate de l. a. centrale nucléaire de Fukushima Daiichi.

Ce mois-ci, des scientifiques du laboratoire nationwide Lawrence Berkeley du ministère de l’Énergie enseignent à un chien robotic remark suivre intelligemment les matières radioactives à l’aide d’un ensemble indépendant de capteurs placés sur son dos. Il est juste de dire que l. a. cartographie radiométrique a parcouru un lengthy chemin.

“Cela peut prendre beaucoup de temps avant de constater des améliorations dans l. a. technologie radiologique comme les détecteurs de rayons gamma, c’est pourquoi nous établissons l’état de l’artwork en tirant parti d’autres varieties de capteurs”, a déclaré Renn Cooper, vice-président des sciences nucléaires appliquées au Berkeley Lab. . Programme de Body (ANP). “Il ne s’agit pas seulement de body nucléaire, mais aussi de robotique, de imaginative and prescient par ordinateur, de logiciels et d’autres éléments qui s’unissent et génèrent des avantages pour l. a. société.”

Ces programs incluent l’amélioration de l. a. sûreté nucléaire en surveillant les assets radioactives utilisées dans les centrales électriques, les accélérateurs de particules ou dans les hôpitaux ; Efforts en matière de sécurité nucléaire et de non-prolifération ; Nettoyage et assainissement de l’environnement ; et les interventions d’urgence en cas de disaster.

Depuis l’époque de Kinect, les chercheurs du Berkeley Lab ont intégré de plus en plus de capteurs pour l. a. cartographie des rayonnements. Ils ont intégré des flux de caméras vidéo, du LIDAR (Gentle Detection and Ranging), des unités de mesure inertielle (telles que des gyroscopes et des accéléromètres) et des détecteurs de particules dans des systèmes autonomes dotés d’une alimentation et d’un calcul intégrés. Dans une method d’une simplicité trompeuse appelée « fusion de données de scène », cette quantité huge d’informations provenant de plusieurs assets est combinée en une seule symbol.

“Ce que nous sommes désormais capables de faire avec nos systèmes est absolument révolutionnaire : nous cartographions le monde en 3-D et en temps réel”, a déclaré Kai Vetter, professeur à l’UC Berkeley et fondateur et directeur de l’ANP au Berkeley Lab. Lui et plusieurs étudiants diplômés ont collaboré avec l’Agence japonaise de l’énergie atomique pour cartographier les maisons de Fukushima. “C’est un moyen très puissant d’observer l’environnement et de prendre des décisions, automobile nous disposons de cet outil qui peut visualiser les rayonnements n’importe où.”

Ces systèmes peuvent déjà être transportés manuellement sur des terrains accidentés, pilotés par drone dans des zones ouvertes ou attachés à un robotic succesful de manœuvrer à l’intérieur d’un bâtiment. Aujourd’hui, les chercheurs développent ces capacités pour permettre aux robots d’effectuer des movements plus autonomes, comme explorer des issues chauds ou trouver les limites d’une zone de rayonnement.

Apprendre de nouveaux excursions au chien robotic

Connecter un système de détection de rayonnement à un chien robotic n’est pas difficile. Il faut environ deux mins à Brian Koetter, scientifique au Berkeley Lab, pour connecter l. a. plateforme de localisation et de cartographie (LAMP) au chien robotic Spot de Boston Dynamics. Intégrer les deux systèmes, afin que SPOT obtienne des données sur les rayonnements et sache remark faire des choix intelligents, est une autre histoire.

Un facteur vital est d’apprendre au chien ce que sont les objets et remark y répondre, un processus en imaginative and prescient par ordinateur connu sous le nom de « segmentation sémantique ».

“Si vous avez une supply radioactive de l’autre côté du mur, le chien ignorant linguistique viendra et dira : ‘Hé, ce mur est radioactif'”, a déclaré Koeter, qui est également chef adjoint de l. a. police nationale afghane. “Un chien linguistiquement clever dira : ‘Il fait clair ici, je veux voir ce qu’il y a de l’autre côté du mur.'” “À l’heure actuelle, il n’existe aucun mécanisme permettant de le faire. Si nous pouvions intégrer ces connaissances dans nos algorithmes, je pense que ce serait bold. Cela améliorerait l’efficacité de l. a. cartographie automatisée de l. a. radioactivité.”

Grâce à ce sort de programmation, un robotic autonome peut cartographier intelligemment les objets contaminés et les zones à nettoyer. Ils pourraient également se promener dans le couloir, identifier les poubelles qui devraient contenir une signature radiologique particulière et collecter immédiatement des données supplémentaires pour enquêter sur toute anomalie.

“Faire de bonnes mesures prend du temps, et les robots peuvent faire de bonnes mesures”, a déclaré Koetter. “Cela permet aux inspecteurs ou aux opérateurs de faire autre selected et signifie que le robotic peut recevoir l. a. dose de rayonnement à l. a. position d’un humain, donc tout le monde y gagne. Le robotic peut recevoir beaucoup plus de rayonnement.”

L’avenir des cartes rad

Los angeles cartographie radiomique a évolué au cours de l. a. dernière décennie, mais il reste encore des domaines dans lesquels les chercheurs souhaiteraient s’améliorer. Les systèmes actuels sont efficaces pour cartographier les quantités family members de rayonnement dans une zone et sélectionner les issues chauds, mais l. a. formation d’une véritable carte des doses de rayonnement attendues à partir d’une mesure plus limitée est un domaine d’amélioration lively.

“Les lectures quantiques ne sont pas une tâche facile automobile le monde est très complexe”, a déclaré Vetter. “Avec le rayonnement, l. a. distance des lectures est importante, ainsi que le degré de coverage de l. a. méthode. Une grande partie de cela doit être déduite des mesures que nous effectuons, mais l’avantage que nous avons maintenant est que nous obtenons un beaucoup plus d’informations sur notre environnement grâce à l’apprentissage automatique et à l. a. imaginative and prescient industrielle.

Une approche consiste à développer de nouveaux algorithmes pouvant intégrer davantage d’informations collectées par les capteurs. Par exemple, les scientifiques ont constaté les premiers résultats prometteurs de nouveaux algorithmes d’imagerie capables de créer des cartes utilisant toute l. a. gamme d’énergies mesurées par les détecteurs de rayons gamma. (Les méthodes précédentes étaient associées à une plage de puissance plus petite et plus limitée.)

Les systèmes de cartographie des radiations pourraient également trouver des programs dans de nouveaux domaines à l’avenir. Les chercheurs peuvent l’utiliser pour l. a. récupération de matériaux, un moyen de rechercher des matériaux géologiquement intéressants que d’anciens websites miniers auraient autrement jetés parce qu’ils n’avaient pas de valeur à l’époque, comme le lithium pour les voitures électriques, par exemple.

“C’est un très gros problème, et nous espérons pouvoir contribuer à le résoudre”, a déclaré Koetter.

Los angeles cartographie radiométrique peut également aider les équipes à retrouver certaines des thousands and thousands de mines terrestres enfouies dans le monde. Bien que les mines terrestres ne soient pas radioactives, les chercheurs étudient remark une method appelée « balayage actif » utilisant des neutrons pourrait amener les mines terrestres à émettre des rayons gamma qu’elles pourraient ensuite détecter. Vetter peut également imaginer utiliser cette technologie pour surveiller l. a. santé des vaisseaux spatiaux et des astronautes lors de longues missions au cours desquelles ils sont exposés au rayonnement cosmique.

“C’est passionnant où nous en sommes aujourd’hui, avec des progrès technologiques aussi énormes qui nous permettent de cartographier le monde en temps réel”, a déclaré Vetter. “Mais c’est aussi passionnant de voir ce qu’il nous reste à faire et ce qui se passera dans le futur.”

L’intégration des données de scène a récemment été évoquée dans le Plan à lengthy terme pour l. a. body nucléaire 2023 publié par le Comité consultatif de l. a. science nucléaire du ministère de l’Énergie comme exemple d’utility de l. a. science nucléaire.