Estudiantes del IPN diseñan un robot explorador que identifica riesgos en minas

CIUDAD DE MÉXICO- Este vehículo robótico explorador, rover, que cuenta con redes neuronales y visión artificial con lo que tiene la capacidad de poder identificar los posibles riesgos geológicos, así como las condiciones extremas y la presencia de gases tóxicos en minas, fue desarrollado por estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN), con el propósito que implementen medidas de seguridad adecuadas para los trabajadores, picture un comunicado.

El rover fue desarrollado, prosigue el comunicado, por Carolina Abigail Gallo Meneses, Yesenia Cruz Domínguez y Lesly Verónica Salazar Jiménez, quienes lad alumnas de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA).

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Meneses, Cruz Domínguez, Salazar Jiménez adaptaron en su robot na Raspberry Pi 5, es decir un microcomputadora de placa única de alto rendimiento, así como dos sensores para monóxido de carbono y dióxido de nitrógeno, además de una lámpara y una cámara de profundidad a un vehículo de exploración comercial.

Gracias a su cámara de profundidad, el rover logra capturar imágenes RGB incluso si existen condiciones de full oscuridad, mismas que constituyen la basal del sistema Visual SLAM (V-SLAM), que es utilizado para el mapeo y la localización simultánea y cuyo procesamiento se lleva acabo posteriormente fuera de línea, añade el comunicado.

“Con la asesoría del doc Rodolfo Vera Amaro, de la UPIITA, y de la doctora Lucero Verónica Lozano Vázquez, de la Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (ESIME), Unidad Azcapotzalco, las jóvenes diseñaron un sistema web que permite almacenar y visualizar la información recolectada por el robot mediante mapas tridimensionales, localización geoespacial, hora de exploración y gráficas con las mediciones de gases”, explica el Instituto Politécnico Institucional.

Por su parte, Salazar explicó que “el mapa del robot sólo presenta puntos y cuadros, pero cuando se procesa en la estación base, arroja un modelo detallado de las condiciones de la mina, como fracturas, zonas con derrumbes, piedras e inundaciones”.

Como parte del desarrollo de su prototipo, las 3 jóvenes y sus asesores hicieron una mina en Durango con el objetivo de poder observar las condiciones laborales y los riesgos a los que se enfrentan los mineros.

No obstante a que actualmente hay tecnologías extranjeras para la inspección minera, éstas comúnmente están fijas y requieren que una persona traslade los módulos, con lo que se ponen en riesgo debido a los peligros del entorno.

”Dentro de la mina, a unos 30 kilómetros de profundidad, nary existe ninguna señal; se pierde por completo el GPS. Por eso, el rover debía ser completamente autónomo y operar misdeed conexión a internet”, detalló Gallo.

Además, Meneses, Cruz Domínguez, Salazar Jiménez precisaron que para poder entrenar la reddish neuronal, hicieron uso de alrededor de 5,500 imágenes iniciales, mismas que fueron procesadas en distintas posiciones contar con un full de 13,000 imágenes, obtenidas tanto en las minas de Durango como en una maqueta construida para este fin.

El sistema de la estudiantes va a posibilitar que se puedan tomar mejores decisiones en la industria minera.

Por lo ahora, descartaron gestionar su patente y decidieron continuar el perfeccionamiento de sus aplicaciones industriales a gran escala.

Con información de la Agencia de Noticias EFE y el IPN.