This paper describes a WSN tool to increase safety in urban and industrial fire-fighting activities. Unlike most approaches, we assume that there is no preexisting WSN in the building, which involves interesting advantages but imposes some constraints. The system integrates the following functionalities: fire monitoring, firefighter monitoring and dynamic escape path guiding. It also includes a robust localization method that employs RSSI-range models dynamically trained to cope with the peculiarities of the environment. The training and application stages of the method are applied simultaneously, resulting in significant adaptability. Besides simulations and laboratory tests, a prototype of the proposed system has been validated in close-to-operational conditions.

No abstract

Con el desarrollo de la robótica aérea han aparecido nuevas plataformas de multirotores de actuación completa (fully-actuated en inglés), las cuales tienen la capacidad de desplazarse sin inclinar la plataforma. Este artículo presenta una comparación en cuanto a capacidades de movimiento entre un hexarotor de rotores coplanarios, configuración estándar, y un hexarotor de rotores inclinados, configuración fully-actuated. Para ello, se presenta el diseño, modelo y control de ambas configuraciones. Tras el montaje de las plataformas, se comparan con diferentes trayectorias. Así mismo, se muestran capacidades exclusivas de la plataforma fully-actuated, como la capacidad de mantenerse en hover con un ángulo de inclinación

Este artículo presenta un método de generación de mosaicos mediante imágenes tomadas por robots aéreos para aplicaciones de inspección de infraestructuras lineales. El método ha sido diseñado utilizando las hipótesis del problema para reducir su coste computacional, manteniendo su comportamiento preciso y robusto. En particular, utiliza la hipótesis de vuelo rectilíneo y la estimación del desplazamiento entre imágenes consecutivas para seleccionar zonas de interés evitando detectar y asociar características en toda la imagen, lo que además reduce los valores atípicos y, por tanto, simplifica la optimización para el cálculo de la transformación entre imágenes. El método ha sido validado experimentalmente en misiones de inspección de oleoductos mediante robots aéreos.

Robust and accurate autonomous navigation is a main challenge in agricultural robotics. This paper presents a LIDAR-based processing system for autonomous robot navigation in crops with high vegetation density. The method detects and locates the crop furrows and provides them to the robot control system, which guides the robot such that its caterpillar tracks move along the furrows preventing damages in the crop. The proposed LIDAR-based processing pipeline includes various inconsistencies removal and template matching steps to deal with the high noise level of LIDAR scans. It has been implemented in C++ using ROS Noetic and validated in two different plantations with different crop growth status.