ड्रोन के फ्लीट से पता चलता है कि वीडियो सर्च और रेस्क्यू ऑपरेशन को गति दे सकता है

अनुभवी रेंजरों, स्वयंसेवकों की सेनाओं, विशेष रूप से प्रशिक्षित कुत्तों और हेलीकॉप्टरों को बहरा करने के प्रयासों को समन्वित करना कोई आसान काम नहीं है। और फिर भी, हालांकि खोज और बचाव कुख्यात संसाधन-गहन है, यह स्पष्ट रूप से पूरी तरह से आवश्यक है।

सौभाग्य से ये ऑपरेशन बहुत अधिक कुशल हो रहे हैं। नवीनतम आंकड़ों के अनुसार, राष्ट्रीय उद्यान सेवा ने 2004 से 2014 के बीच 24 घंटे के भीतर अपनी खोज और बचाव कॉल का 93 प्रतिशत सफलतापूर्वक प्राप्त किया, प्रति बोस्टन ग्लोब रिपोर्ट। अब, नासा के लैंगली रिसर्च सेंटर और एमआईटी के नए शोध में दुनिया के सबसे आसान स्थानों में से एक पर ध्यान केंद्रित करके प्रक्रिया को और अधिक तेज करने की क्षमता है: खोए हुए जंगलों।

स्नातक छात्र यूलुन तियान द्वारा नेतृत्व किया गया, समूह ने पिछले गुरुवार को एक वीडियो जारी किया जिसमें एक क्षेत्र की खोज करने और उच्च दक्षता और गति पर एक मानचित्र संकलित करने के लिए डिज़ाइन किए गए क्वाड्रोटर ड्रोनों की एक स्वायत्त प्रणाली की शुरुआत की। ग्राउंड स्टेशन से नक्शा देखने वाले रेंजरों को बचाव पर ध्यान केंद्रित करने की स्वतंत्रता दी जाएगी। समूह अगले सप्ताह अंतर्राष्ट्रीय संगोष्ठी पर प्रायोगिक रोबोटिक्स सम्मेलन में अपना शोध प्रस्तुत करेगा।

ड्रोन को गंदा काम करने दो

हालांकि कोई खोज और बचाव अभियान सरल नहीं है, वन विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण साबित हो सकते हैं। हेलिकॉप्टर घने कैनोपी के माध्यम से नहीं देख सकते हैं, एक के लिए, और कमजोर जीपीएस सिग्नल ड्रोन का उपयोग अव्यवहारिक कर सकते हैं।

हालांकि, तियान की टीम जीपीएस-बीहोल्ड ड्रोन को छोड़ना नहीं चाहती, जिसकी शाखाओं के बीच बॉब और बुनाई की क्षमता में खोज मिशन को पूरा करने के लिए आवश्यक आंखों की संख्या को काफी कम करने की क्षमता थी। जीपीएस की समस्या का समाधान करने के लिए, समूह ने स्वायत्त कारों से एक पत्ता लिया।

LIDAR (लाइट डिटेक्शन एंड रेंजिंग) एक वस्तु से दूरी को मापने के लिए लेजर दालों का उपयोग करता है। ड्रोन के लिए अलग-अलग पेड़ों को अलग करना मुश्किल है, लेकिन LIDAR के साथ ड्रोन पेड़ों के समूहों को देख सकते हैं। उनके बीच की दूरी को मापकर, ड्रोन तब अपने स्थान का एक हस्ताक्षर बना सकते हैं और एक नक्शा खींच सकते हैं। जब सिस्टम अलग-अलग ड्रोन से हस्ताक्षरों को पहचानता है, जिसका अर्थ है कि वे एक ही स्थान पर गए हैं, तो वह जानकारी जिसे वह मानचित्रों को एक साथ बुनने के लिए उपयोग कर सकता है।

Speediest कोर्स की गणना

समूह का शोध न केवल मानव शक्ति का उपयोग करने से, बल्कि पिछले ड्रोन अनुप्रयोगों से भी एक कदम है।दक्षता को अधिकतम करने के प्रयास में, पिछले खोज और बचाव ड्रोन निकटतम क्षेत्र की यात्रा करके अपने अगले खोज स्थान का चयन करेंगे। उचित लगता है, है ना? लेकिन "निकटतम" मार्ग खोजने से पुनर्मूल्यांकन की कीमत आ सकती है।

"एक बयान में ड्रोन आंदोलन की गतिशीलता का सम्मान नहीं करता है," तियान कहते हैं। "इसे रोकना और मोड़ना है, इसलिए इसका अर्थ है कि यह समय और ऊर्जा के मामले में बहुत ही अक्षम है, और आप वास्तव में गति नहीं उठा सकते।"

तियान की प्रणाली में, ड्रोन वर्तमान अभिविन्यास को ध्यान में रखते हुए निकटतम मार्ग की गणना करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप एक सर्पिल पथ होता है जो ड्रोन को गति, ऊर्जा और समय को बनाए रखने की अनुमति देता है। और खोज और बचाव में, हर दूसरे मायने रखता है।

समूह ने सिमुलेशन में ड्रोन का परीक्षण किया और दो को असली जंगल में परीक्षण किया, 2-5 मिनट में 20-वर्ग-मीटर क्षेत्रों का सफलतापूर्वक मानचित्रण किया। पूर्ण अनुप्रयोग के लिए, ड्रोन को ऑब्जेक्ट डिटेक्शन सिस्टम से लैस किया जाएगा जो एक मानव मिशन की पहचान कर सकता है और एक बचाव मिशन को लात मारते हुए अपने स्थान पर एक पिन गिरा सकता है।

मानव और ड्रोन दोनों प्रकार की अक्षमताओं को दरकिनार करते हुए, MIT के चतुष्कोणों का बेड़ा 2004 से 2014 के बीच राष्ट्रीय उद्यान सेवा द्वारा खोज और बचाव पर खर्च किए गए $ 51.4 मिलियन में सेंध लगा सकता है। लेकिन इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि नई प्रणाली उस 93 प्रतिशत को शीर्ष पर ले जा सकती है।