Avances en Robótica Submarina para Regiones Cubiertas de Hielo

Los robots submarinos se están usando cada vez más para estudiar las partes ocultas de nuestros océanos y lagos, sobre todo bajo el hielo. Estos robots, conocidos como Vehículos Submarinos Autónomos (AUVS) y Vehículos Operados Remotamente (ROVs), ayudan a los científicos a aprender sobre los ecosistemas en estas áreas. Sin embargo, un gran problema con estos robots es averiguar dónde están, lo que se conoce como estimación de estado. Este problema es aún más complicado bajo el agua porque las señales de GPS no funcionan bien allí.

#El Reto de la Localización Submarina

Cuando los robots submarinos operan cerca del hielo, necesitan medir su ubicación con precisión. Sin embargo, las señales de GPS no pueden llegar a ellos, lo que dificulta seguir su posición. Los métodos de navegación tradicionales, como usar sensores acústicos, tienen limitaciones, como la necesidad de mucha configuración y pueden tener problemas para funcionar en ciertas condiciones submarinas. Aquí es donde surge la necesidad de nuevos métodos.

#Nuevos Métodos para la Estimación de Estado

Para abordar los desafíos de la navegación submarina, los investigadores han desarrollado una nueva forma de combinar diferentes tipos de sensores, como cámaras, Registros de Velocidad Doppler (DVL) y sensores de presión. Esta combinación ayuda a los robots a conocer su ubicación de manera más confiable, incluso si un sensor deja de funcionar. Al usar una técnica llamada Filtro de Kalman de Restricción de Múltiples Estados (MSCKF), las mediciones de varios sensores se fusionan para mejorar la precisión de la localización.

#Pruebas en Condiciones del Mundo Real

Estos nuevos métodos se han probado en el Lago Michigan, donde los investigadores recolectaron datos bajo el hielo. Los robots se movieron una distancia total de alrededor de 200 metros, recolectando información importante en el camino. Encontraron que el nuevo enfoque, que incluye el uso de fotogramas clave y datos de DVL para mejorar características, dio los mejores resultados, con un error de menos de 2 metros en comparación con las rutas del mundo real.

#Importancia del Océano Polar

El océano en las regiones polares juega un papel crítico en el clima y el medio ambiente de la Tierra. El espacio donde el hielo se encuentra con el agua es importante para muchos procesos biológicos. A pesar de estar cubiertas de hielo, estas áreas pueden tener grandes floraciones de plancton, pero los científicos no saben mucho sobre cómo ocurren. Vehículos submarinos anteriores han sido utilizados con éxito para recolectar mediciones bajo el hielo marino, ayudando a llenar los vacíos en nuestro entendimiento.

#Las Limitaciones de los Métodos Tradicionales

La mayoría de los métodos tradicionales requieren una configuración que podría no funcionar bien en las condiciones únicas bajo el hielo marino. Los AUVs y ROVs ofrecen ventajas ya que pueden recolectar datos de manera silenciosa que perturba el medio ambiente lo menos posible. Sin embargo, la falta de GPS dificulta crear mapas precisos de lo que está sucediendo bajo la superficie.

#Mejorando las Mediciones Visuales

Una forma efectiva de mejorar el seguimiento de la posición de los robots submarinos es mediante el uso de imágenes tomadas por sus cámaras. Esta técnica se conoce como Odometría Visual (VO) o Localización y Mapeo Simultáneos (SLAM). Estos métodos han mostrado potencial para ayudar a los robots a comprender mejor su entorno. Sin embargo, las condiciones submarinas como poca luz y imágenes borrosas pueden dificultar estos enfoques.

#Combinando Diferentes Sensores

Para mejorar la robustez de la navegación submarina, los investigadores han combinado métodos visuales con otros sensores, incluyendo unidades de medida inercial (IMUs) y DVLs. Esta fusión ayuda a superar algunos de los desafíos que presentan los entornos submarinos. Al integrar estos flujos de datos, los robots pueden mantener un rumbo más estable y seguir mejor sus movimientos, incluso cuando algunos datos son deficientes.

#Innovaciones Clave

Este nuevo enfoque incluye un método único para seleccionar fotogramas clave, lo que ayuda a asegurar que las mejores imágenes se usen para la localización. También incorpora una estrategia para mejorar la posición de las características basadas en datos recolectados del DVL. La combinación de estos métodos ha demostrado mejorar significativamente la precisión de la localización submarina.

#Experimentación en el Mundo Real

En un experimento del mundo real llevado a cabo en marzo de 2021, un vehículo submarino modificado recolectó datos bajo el hielo. El experimento consistió en moverse a lo largo de una ruta recta varias veces mientras se recolectaban datos de varios sensores, incluyendo cámaras y DVLs. Los datos recolectados se usaron para probar qué tan bien funcionaron los nuevos métodos de fusión de sensores.

#Perspectivas de los Resultados del Experimento

Los resultados del experimento mostraron que la integración de mediciones visuales mejoró enormemente la estimación de la ubicación del robot. Al comparar con las rutas mapeadas usando métodos tradicionales, el nuevo enfoque proporcionó rutas que estaban mucho más cerca de la ruta real tomada por el vehículo. Esto demuestra el potencial de combinar datos visuales con otras mediciones de sensores para mejorar la navegación submarina.

#Direcciones Futuras

Mirando hacia adelante, hay planes para mejorar el marco actual e incluir sensores adicionales. Un aspecto que necesita atención es el ruido en la medición visual, que podría reducirse con un mejor seguimiento de características. También es esencial investigar la integración de sensores de percepción adicionales, como sonar de mirada hacia adelante, que puede ayudar a recolectar datos a mayores distancias.

#Conclusión

La exploración submarina es crítica para entender nuestro entorno, especialmente en áreas cubiertas de hielo. Al usar una combinación de sensores avanzados y técnicas de fusión, los investigadores están haciendo progresos significativos para mejorar la navegación y localización de robots submarinos. A medida que las tecnologías mejoren y se desarrollen nuevos métodos, las posibilidades de obtener datos más precisos y confiables de estos vehículos automáticos aumentarán, llevando a una mejor comprensión de los ecosistemas ocultos en nuestras aguas.