Il rilevamento di gas pericolosi negli edifici crollati a causa di terremoti o esplosioni e la localizzazione delle vittime in luoghi di difficile accesso sono tra gli scenari di utilizzo dello Smelling Nano Aerial Vehicle (SNAV), un nanodrone progettato e realizzato dai ricercatori Santiago Marco e Javier Burgués della Facoltà di Fisica dell'Università di Barcellona e dell'Istituto di Bioingegneria della Catalogna (IBEC).

Un drone è un aereo pilotato da telecomando. I nanodroni sono piattaforme operative di peso inferiore a 250 grammi.

Il nanodrone SNAV, descritto per la prima volta in un articolo sulla rivista Sensori , pesa 35 grammi ed è progettato per volare e identificare i gas in scenari che altri veicoli remoti non possono navigare. Dispone di sensori di gas MOX nanometrici in grado di rispondere a gas come monossido di carbonio (CO) o metano (CH ₄ ) e altri composti organici volatili (etanolo, acetone, benzene, eccetera.), con una soglia di rilevazione dell'ordine di una parte per milione in volume (ppmv).

Diverso da altri gadget più grandi, SNAV è in grado di operare in spazi interni e può operare in grandi aree dove la fonte di emissione chimica è di difficile accesso (controsoffitti, sistemi di canalizzazione dell'aria, eccetera.).

SNAV:dal rilevamento di gas tossici al salvataggio delle vittime

Questo nuovo dispositivo sarebbe particolarmente utile nelle "operazioni di salvataggio in edifici crollati a causa di terremoti ed esplosioni. SNAV può rilevare gas tossici e persino i composti che le vittime incoscienti espirano, e cercare droghe o esplosivi in ​​luoghi di difficile accesso, "dice Santiago Marco, ricercatore principale presso IBEC e membro del Dipartimento di Ingegneria Elettronica e Biomedica dell'UB, che ha condotto il nuovo studio di ricerca.

In queste situazioni dopo un terremoto o un'esplosione, le squadre di soccorso di solito hanno cani addestrati a trovare le vittime. La possibilità di utilizzare robot autonomi in queste attività rappresenta una nuova opzione.

"I robot terrestri erano soliti focalizzare la ricerca nel campo della localizzazione basata sulla segnalazione chimica. Oggi, la possibilità di utilizzare nanodroni amplia la capacità e la rapidità dei robot di muoversi all'interno di uno spazio interno e superare ostacoli come scale, "dice Marco, capo della Segnalazione intelligente per i sistemi di sensori in bioingegneria, UB-IBEC.

Superare gli effetti della turbolenza e dei problemi di navigazione

Le limitazioni relative al peso e all'uso del nanodrone e gli effetti negativi della turbolenza del rotore sui segnali del sensore sono grandi punti di flesso per la progettazione e lo sviluppo tecnico di nanodroni come SNAV. Per sconfiggere l'effetto negativo della turbolenza, che influenza il processo di acquisizione dei dati, il team UB-IBEC ha applicato tecniche di procedura di segnalazione che ottengono informazioni utili dai sensori nello SNAV.

Un altro punto critico è l'autolocalizzazione del nanodrone negli scenari d'azione. Generalmente, il meccanismo di controllo dei droni che volano su grandi distanze in spazi aperti si basa su un sistema di navigazione GPS. Però, questa non è un'opzione praticabile per i dispositivi che volano all'interno di spazi interni.

"Il nuovo nanodrone ha accelerometri e giroscopi che aiutano la navigazione, ma senza la precisione prevista per la localizzazione. Perciò, questa funzione si basa su una serie di sei ricetrasmettitori a radiofrequenza situati in posizioni note, e un ricetrasmettitore sullo stesso drone. Questo sistema ci permette di far volare il nanodrone nella posizione che vogliamo, " dice Javier Burgués (UB-IBEC), primo autore dello studio.

Nuovi algoritmi ispirati al comportamento animale

Nell'ambito dello studio, il team di esperti UB-IBEC ha lavorato sulla piattaforma SNAV, calibrare i sensori e verificarne le funzioni, nonché programmare gli algoritmi per l'elaborazione dei dati, comunicazione e navigazione robotica. Tutte le prove di navigazione robotica di SNAV sono state effettuate presso l'Università di Örebro (Svezia) in collaborazione con gli esperti Víctor Hernández e Achim J. Lilienthal.

I ricercatori intendono esplorare algoritmi di navigazione di ispirazione biologica basati, ad esempio, sul comportamento di insetti come zanzare o tarme. "Un'altra linea su cui vogliamo lavorare è la fusione di dati provenienti da più sensori di gas per aumentare la selettività verso determinati composti di interesse. In questo caso, i ricercatori lavoreranno su esperimenti in scenari complessi e con interferenze chimiche, " dice Santiago Marco.