Localización de fuentes sonoras para la detección de víctimas mediante robots móviles

Aguado González, Esther (2019). Localización de fuentes sonoras para la detección de víctimas mediante robots móviles. Thesis (Master thesis), E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Localización de fuentes sonoras para la detección de víctimas mediante robots móviles
Author/s:
  • Aguado González, Esther
Contributor/s:
  • Cerro Giner, Jaime Del
Item Type: Thesis (Master thesis)
Masters title: Ingeniería Industrial
Date: September 2019
Subjects:
Freetext Keywords: Robots autónomos, sonido, acústica, localización, fuente sonora, TDOA
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Automática, Ingeniería Eléctrica y Electrónica e Informática Industrial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de un sistema de localización de fuentes sonoras para la detección de víctimas mediante robots móviles. La detección de la posición de fuentes sonoras es un campo novedoso, pero que facilitaría sustancialmente las tareas de búsqueda y rescate. En la actualidad, los equipos de salvamento utilizan técnicas de silencio y escucha para la localización de víctimas tras desastres. Estos son poco precisos, ya que el oído humano puede detectar razonablemente bien la dirección del sonido pero no su posición. Por ello, la motivación de este proyecto ha sido dotar a los robots de búsqueda y rescate, conocidos como SAR (Search and Rescue Robots) de capacidades para localizar dichas víctimas de una forma más rápida, precisa y confiable de lo que actualmente pueden realizar los equipos humanos. Entre las líneas de investigación que se aplican a los SAR, los campos más extendidos se centran en mejorar la accesibilidad al medio de los equipos de rescate o ampliar sus capacidades para el despliegue y reconocimiento del terreno. De este modo, se emplean vehículos terrestres capaces de levantar cargas pesadas para despejar el área, así como vehículos aéreos para la detección de las mejores vías. La localización de víctimas es, sin duda, una de las líneas en que la robótica puede mejorar las capacidades de los equipos de búsqueda y rescate. Actualmente los equipos basan su búsqueda en la ayuda proporcionada por perros entrenados, haciendo uso de su avanzado olfato. Las mejoras técnicas propuestas en las que participan los SAR se focalizan sobre todo en técnicas de análisis sobre imágenes térmicas. Sin embargo, a pesar de que la mayoría de SAR emplean técnicas basadas en imagen térmica para la localización de víctimas, su aplicación es muy limitada. Su principal inconveniente es que a medida que aumenta la distancia o la persona se encuentra cubierta de polvo, la detección se dificulta. Por ello, junto a las técnicas de localización sonora, se están desarrollando algoritmos que utilizan sensores de CO2. Estos permiten evaluar si en la zona se está produciendo respiración a partir de la concentración del gas en el aire. No obstante, por el momento los sensores utilizados reaccionan con el gas y las detecciones realizadas no son aplicables en distancias mayores a 2 m. Una alternativa prometedora es la utilización de los gritos de auxilio para localizar a la victima de una forma eficiente. De este modo, se pueden cubrir distancias mayores aun cuando la víctima se encuentra cubierta por polvo u otras partículas. El principal problema que aparece, son los ruidos y reverberaciones presentes en las zonas donde se realiza el rescate, donde puede haber otros sonidos como los producidos por desprendimientos de rocas. El grupo de investigación de robótica y cibernética ya ha realizado trabajos previos encaminados a este fin, pero se limitaban a obtener la dirección del emisor sin determinar con precisión su localización en el plano. A fin de obtener una posición concreta, se utilizan soluciones que requieren del uso de varios micrófonos situados sobre el robot. En la bibliografía, se encuentran distintos enfoques para resolver este problema; los principales son la localización basada en energía, el beamforming y la estimación por diferencia de tiempo de llegada (TDOA).

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Item ID: 65384
DC Identifier: http://oa.upm.es/65384/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:65384
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 01 Dec 2020 15:31
Last Modified: 14 Jan 2021 23:30
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