En un artículo anterior, hablamos sobre el uso de robots en condiciones extremas con el proyecto SERVAL, llevado a cabo conjuntamente por CEA y Génération Robots.

Otro caso de aplicación de #robótica, es la asistencia para el #mantenimiento y monitoreo de mobiliario urbano o del entorno natural. El drone [VIDEO] náutico DRONEO , creado por R & Drone y distribuido por Génération Robots, se utiliza para la gestión del riego, la gestión de los recursos hídricos y la #seguridad del agua.

¿Por qué los robots para la inspección del puente?

Entre las condiciones climáticas, el envejecimiento natural de la estructura y su uso por parte de los usuarios (automovilistas, peatones, ciclistas), los puentes se deterioran con el tiempo.

En la #actualidad, los procesos de monitoreo y mantenimiento ya están en marcha, con el uso de #herramientas como los radares de penetración en el suelo.

Hoy en día, esto generalmente implica cerrar el puente a los usuarios, para que los equipos de #técnicos puedan realizar estas #pruebas. Esto causa muchos inconvenientes para los usuarios que no pueden usar el puente durante la duración de las pruebas, que pueden extenderse durante varios días.

Para resolver este problema, la Universidad de Nevada ha creado un robot capaz de realizar todas estas pruebas de forma independiente, sin la necesidad de interrumpir el tráfico.

El robot móvil SEEKUR Jr para controlar e inspeccionar

El equipo de laboratorio ARA (Advanced Robotics and Automation) eligió la plataforma móvil SEEKUR Jr , diseñada por Omron Adept Technologies y distribuida por #Génération Robots [VIDEO].

Este #robot tiene tres ventajas:

  • Su pequeño tamaño (para una potencia y un rendimiento más que correctos)
  • Su capacidad para rotar en el sitio , gracias a estas cuatro ruedas motrices (ahorro de energía y capacidad para moverse en espacios reducidos)
  • Su resistencia a la intemperie con un grado de protección de 54 (es particularmente resistente al agua)

Procesamiento de datos recopilados por el robot SEEKUR Jr

Los datos recopilados se analizan en tiempo real, combinando el #aprendizaje automático y el reconocimiento de modelos específicos. Gracias a estas tecnologías, los equipos de técnicos verán por su parte una representación del puente en código de color, las zonas de debilidad aparecen en rojo.

El aprendizaje automático procesa una gran cantidad de datos en segundos, mientras que los equipos de mantenimiento tardan varias horas en realizar el mismo trabajo.

Una colaboración entre humanos y robots

Este robot de inspección no pretende reemplazar al #humano, cuya experiencia no puede ser reemplazada, sino que es una herramienta que minimizará el riesgo de errores y evitará muchos inconvenientes en términos de #tráfico.