슬롯 사이트 (WPI)의 학부생 학생들은 자연 포식자들에 의해 점검되지 않은 침습적 인 물고기의 위협을 줄이는 데 도움이 될 수있는 자율적 수중 로봇을 구축하고 있습니다. 에.
지난 가을에 시작된 다년간의 노력으로 WPI 학생 팀은 온라인 슬롯를 자율적으로 사냥하고 수확하도록 설계된 로봇을 개발하고 있습니다. 이 프로젝트의 목표는 침습적 종이 카리브해에서 플로리다와 조지아 해안까지 해양 생태계에 미치는 영향을 줄이는 것입니다. 물고기는 고가의 진미이기 때문에 로봇은 또한 지역 어부들에게 새로운 수입원을 제공 할 수 있습니다.
이 로봇 의이 전망은 8 개의 오렌지 창을 보여줍니다
파란색 회전 목마에 장착 된 팁, 단지 두 개의 작은 상자
전자 장치가 포함 된 회전 목마 뒤에 전자 제품
오른쪽 카메라 뒤의 챔버 및 부력
왼쪽 카메라 뒤의 챔버.
최초의 학생 프로젝트 팀, MQP 완료 (주요 예선 프로젝트)는 지난 학년도에 수중 로봇이 온라인 슬롯를 다른 종과 구별하고 창으로 구분할 수있는 몇 가지 시스템을 개발하기 위해 일했습니다. 로봇은 어부들을 제공 할 수 있으며, 일반적으로 스쿠버 다이빙은 어획량을 뿌리는데, 물고기를 수확하는 더 효율적이고 안전한 방법으로, 만지기가 고통스러운 독이있는 스 캐치를 가지고 있습니다..
모든 온라인 슬롯 학생을위한 졸업 요건, MQP는 학생들에게 전문가 수준의 경험을 제공하는 팀 기반 디자인 또는 연구 프로젝트입니다. 2017-18 프로젝트 팀은 William Godsey, Brandon Kelly, Joseph Lombardi, Nikolay Uvarov 및 Robotics Engineering을 전공 한 2018 년 클래스의 모든 회원으로 구성되었습니다. 교수진 고문은슬롯 게임 Kenneth A., University 's Robotics Resource Center 교수 및 이사;Bradley Miller, 로봇 자원 센터의 부국장; 그리고Craig Putnam, 컴퓨터 과학의 수석 강사 및 온라인 슬롯의 부국장로봇 공학 프로그램.
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남태평양과 인도양의 다채로운 수족관 어류 인 온라인 슬롯는 카리브해와 서부 대서양에서 심각한 문제가되었습니다. NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)는이를“침입 종의 포스터 아이”라고 부릅니다. 원주민 물 밖에서 포식자가 없기 때문에 인구는 놀라운 속도로 확장되어 기후 변화, 오염 및 남획의 영향으로 이미 어려움을 겪고있는 산호초에 추가 스트레스를주고 있습니다..
온라인 슬롯는 또한이 지역에 상업적, 레크리에이션 및 생태 학적으로 중요한 원시 어류 개체수를 방해하고 있습니다. Ocean Support Foundation에 따르면, 섭취 할 때 정상적인 양의 최대 30 배까지 팽창 할 수있는 위장이있는 물고기는 5 주 동안 암초의 청소년 물고기 개체수를 거의 90 % 줄일 수 있습니다. 온라인 슬롯는 배에 50 종의 청소년 물고기가 발견되었습니다.
물고기를 수확하는 것은 파운드당 최대 $ 20를 가져올 수 있기 때문에 어부의 식품 공급원 일뿐 만 아니라 견고한 수입원이기 때문에이 지역에 경제적 인 혜택이 될 수 있습니다..
온라인 슬롯를 수확하는 데 사용될 수있는 상업용 로봇이 있지만 테더가 로봇에 연결된 작업자가 지시해야합니다. WPI 로봇은 끊임없이 없으며 인간의 방향없이 자체적으로 물고기를 사냥 할 것입니다. 일단 사자를 인식하면, 그것을 가로 채고 창을 뿌리기 위해 코스가 바뀔 것입니다. 부력 스피어 팁은 수집 할 표면으로 물고기를 분리하고 떠 다니게됩니다. 어부는 여러 로봇을 사용하여 캐치를 극대화 할 수 있습니다.
“목표는 로봇을 보트 옆에 던져서 암초로 내려 가서 코스를 계획하고 검색을 시작할 수있는 것입니다.”라고 Putnam은 말했습니다. "검색 패턴을 설정하고 암초를 따라 날아가야하며 사자를 찾는 동안 실행되지 않아야합니다. 아이디어는 로봇이 환경 솔루션의 일부가 될 수 있다는 것입니다.".
스피어 팁을 움직이는 회전 목마의 클로즈업
금속 샤프트에 의해 사자 피쉬에 밀어 넣을 위치로.
로봇의 카메라 중 하나를 작은 곳에서 볼 수 있습니다
왼쪽의 방수 상자
지난해 MQP 팀원은 기계 학습, 고급 컴퓨터 비전 라이브러리, 신경망 소프트웨어 및 컴퓨터 비전 모델을 사용하여 로봇의 컴퓨터 비전 시스템을 개발하여 해당 지역의 다른 물고기 및 수생 종과 온라인 슬롯를 구별하는 열쇠입니다. 그들은 다른 각도와 다른 조명 조건에서 찍은 다른 색상의 온라인 슬롯의 수천 개의 이미지를 보여 주어 95 % 이상의 정확도가 높은 라이온 피쉬를 인식하도록 훈련했습니다. “학생들은 또한 절대적으로 필요한 시스템 사진을 보여주었습니다.not목표 - 다이버!” 퍼트 남가 말했다.
팀은 또한 창 및 부력 보상 시스템을 개발했습니다. 로봇에는 리볼버의 실린더와 달리 회전하는 회전 목마가 있으며 8 개의 분리 가능한 창 팁이 있습니다. 전동 메커니즘은 스피어 팁을 물고기에 밀어 넣는 금속 샤프트에 연결됩니다. 샤프트가 되돌아 가면서 Boutant Spear 팁이 물고기에 내장되어 있으면 회전 목마가 다음 스피어 팁을 제자리로 옮깁니다. 스피어 팁이 사용되면 로봇은 부력을 잃습니다. 이를 보상하기 위해 연구원들은 방수가 가득한 챔버를 건설하여 각 창을 마시면 약간의 물을 대체하고 로봇의 격파를 평등하게 만들었습니다.
팀은 또한 로봇의 마더 보드와 전자 제품을 바닷물로부터 보호하기 위해 수중 챔버를 설계했습니다. 시스템의 부력 및 전자 챔버에서 촬영 메커니즘과 함께 일한 Godsey는“여러면에서 이것은 프로젝트의 가장 어려운 부분이었습니다. "무언가가 방수되기 때문에 바닷물에서 작동한다는 의미는 아닙니다. 이는 엄청나게 부식성 물질입니다."
로봇은 상업적으로 이용 가능한 자율적 인 수중 로봇에 부착되도록 설계되었습니다.
2018-19 학년도에 두 번째 MQP 팀은 로봇의 글로벌 내비게이션 시스템에 중점을 두어 라이온 피쉬를 찾는 동안 3 차원 검색 그리드를 자율적으로 설정하고 탐색 할 수 있습니다..
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