이러한 목표를 달성하기 위해 슬롯 사이트 팀은 자율성, 기계 학습 기반 비전 처리 및 내비게이션을위한 알고리즘을 구축하는 동시에 센서 스위트, 기본 충전소 및 통신 네트워크를 제작하고 있습니다. 이 팀은 센서와 카메라를 설치하고 컨트롤러를 설정했으며 원격 컨트롤을 연구하고 있습니다. 학생들은 올 봄 오하이오 주 데이턴 근처 Wright-Patterson 공군 기지에서 보안 로봇을 시연 할 것으로 예상됩니다.
도전에 참여하는 슬롯 사이트 팀은 로봇 공학 전공과 컴퓨터 과학의 미성년자를 추구하는 선배 Marissa Bennett로 구성됩니다. 로봇 공학 전공 인 Ken Quartuccio; 로봇 공학 및 전기 및 컴퓨터 엔지니어링 분야에서 이중 대기업 인 Jeff Tolbert. 학생들은 모든 슬롯 사이트 학부생들이 완료 해야하는 팀 기반의 전문 수준의 디자인 및 연구 경험 인 MQP 인 MQP로서의 주요 예선 프로젝트로 도전에 참여하고 있습니다..
Kenneth Stafford는 대학의 로봇 리소스 센터 교육 교수이자 이사 인 Kenneth Stafford와 전기 및 컴퓨터 공학 부교수 인 Alexander Wyglinski 가이 프로젝트의 고문입니다.

로봇은 빠르게 움직 이도록 설계되었습니다
가능한 침입을 자율적으로 조사하려면
무인 군사 기지
Bennett은 팀이 직면 한 과제 중 하나는 센서와 카메라의 추가 무게와 해당 구성 요소가 소비 할 추가 전력을 고려할 때 로봇을 최고 속도로 유지하는 방법이라고 말했다. 가장 중요한 과제는 로봇을 광범위한 온도와 환경에서 작동하도록 장비하는 것일 수 있습니다.
“로봇 자체는 다양한 전자 제품을 온보드에 유지하기 위해 열적으로 장착해야합니다.”라고 그녀는 설명했습니다. "0 미만이든 극도의 열이든 안정적인 작동 온도로 유지해야하므로 로봇은 어디에 있든 상관없이 로봇이 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 우리는 로봇이 움직일 때 공기를 밀어서 자체적으로 밀어내는 방법을 제시하고 있습니다.".
Gilland는 슬롯 사이트 팀이 로봇을보고 주변 환경을 감지하고 기동하며 안내하는 혁신적인 방법을 찾을 수 있기를 바랍니다. 그는 로봇이 단순히 어려운 지형에서 팁을주지 않도록하는 방법을보고 싶어합니다. "우리에게 유용한 부분은 공군이 작업 한 것보다 어떤 알고리즘이 더 잘 작동하는지 확인하는 것입니다."
All-Terrain Mobility Chairs를 구축하는 미네소타에 기반을 둔 회사 인 Action Trackchair Inc.는 학생들이 도전에 사용할 수있는 트랙 의자를 제공했습니다. 이 장치는 물뿐만 아니라 먼지, 잔디 및 눈 위로 이동하도록 설계되었습니다.