救灾机器人
1407字
2020-11-20 08:40
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火星译客

每年有一百万多人在灾难中丧生,250万人将会终生残疾或流离失所。重建家园需要花费20到30年的时间,经济损失高达数十亿。如果最初的应急响应能提前一天,灾后重建工作就能缩短1000天,大约是三年的时间。 知道为什么吗?

如果应急响应小组能够及时行动,挽救遇难者、缓解洪水灾害的影响,这意味着其他组织可以尽快开始恢复供水、交通、电力,这样的话,施工人员、保险代理人、所有人都可以尽快开始重建房屋,这样的话,经济就能恢复,甚至可以更好更有效地应对下一次灾难。一家大型保险公司告诉我,如果他们能提前一天处理房主的索赔申请,房主的房屋就可以提前六个月修好。

这就是为什么我研究救灾机器人,因为机器人可以更快地应对灾难。相信大家以前都见过这些了,这些是无人机。这是两种无人机:一种是旋翼机,也叫蜂鸟;另一种是固定翼的,也叫雄鹰。自2005年发生过卡特里娜飓风以来,它们就被广泛的使用。让我们来看看这个蜂鸟,这个旋翼飞行器是如何工作的。蜂鸟对结构工程师帮助巨大。它能帮助你从不同的角度查看受损状况,这些角度无论是从地面望远镜、卫星图像、还是其他任何高空飞行器都是无法提供的。不光是结构工程师和保险人员需要这个。比如这架雄鹰固定翼无人机。

可以用来做地理空间测绘。将它拍摄的图片拼凑在一起,就能生成3D图像。我们在华盛顿州的奥索泥石流灾难中就用到了这两种无人机,因为最大的问题是对灾难的地理空间和水文了解,而不是搜索和救援。救援队已经控制住了局势,并且他们知道应该怎么做。更大的问题是,河流和泥石流可能会把救援队冲走。这不仅会对救援人员的人身和财产造成损失,还会对将来华盛顿州地区的三文鱼捕捞造成不利影响。

所以他们需要了解受灾状况。七小时内,从阿灵顿的灾难指挥所开车到事发现场,操控无人机,处理得到的数据,开车回到阿灵顿指挥所,需要七个小时。我们在七个小时内提供给他们数据,如果用别的方式可能需要两三天,而且我们的数据分析率更高。这是一个巨大突破。但也不要只依赖于无人机。没错,无人机确实很神奇,但请记住,世界上80%的人口生活在水边,这就意味着我们关键的基础设施都在水里,而我们无法到达,比如桥梁等设施。于是我们发明了水下无人机器人,大家看到的这个是SARbot,又叫方形海豚。

它能潜入水中并使用声纳。为什么水下机器人如此重要?原因是什么? 因为它们常被人忽视。回想一下日本的海啸,400英里的海岸线被彻底摧毁,是美国卡特里娜飓风摧毁的海岸线长度的两倍。你们谈论的桥梁、管道、港口都完全被摧毁了。如果没有港口,就无法获得足够的救援物资去支援受灾群众。这在海地地震时就是一个巨大的难题。所以我们需要水下机器人。现在,我们从SARbot的角度,看看它能拍摄到什么。我们曾在一个渔港工作。

在声纳的帮助下,我们在四个小时内就让渔港恢复了工作。渔港的潜水人员被告知,要六个月之后才能恢复工作,潜水员要花两周的时间。这样一来他们会错过秋季鱼汛,那是当地的主要经济来源,有点像咱们的鱼角。水下机器人,非常重要。但你知道,我给大家展示的机器人都很小,因为它们做的是人类做不了的事,它们前往的地方是人类无法到达的。就是一个很好的例子。陆地无人机都非常小,所以Bujold.……跟Bujold打个招呼。

Bujold在世贸中心被广泛使用,它穿过1、2、3号大楼。从上方钻入废墟,顺着绳索往下,进入到很深的地方。这是从Bujold的视角来看世贸中心,看看这个。在这场灾难中,你无法派人或狗进入现场,而且到处都是大火。要想救出被困在地下室的幸存者,只能通过燃烧的火场。灾难现场的温度很高,其中一个机器人的履带都烧掉了。机器人不会取代人、狗、蜂鸟、鹰或海豚。它们能够做与众不同的事,它们用创新的方式协助救援队和专家。

然而,现在最大的挑战并不是将机器人变得更小,也不是让它们更加耐热。也不是安装更多的传感器。最大的难题是数据和信息,因为人们需要在适当的时间得到准确的信息。如果专家们能实现获取机器人得到的数据,不需要等机器人轨道指挥部,可以直接在线使用机器人,那该有多好。让我们想象一下,如果一列装有化学品的列车在山区脱轨。专家们有多大的可能性,像化学工程师、铁路运输工程师这样的专家,在使用当地的无人机时有多少是经过训练的? 

也许完全没有。所以我们使用了一种通用界面,人们即使对自己使用的机器人不熟悉,也能操控它们,甚至都不知道他们在操控机器人。机器人为我们和专家提供数据。问题是:谁在什么时候得到什么样的数据?一种办法是把所有的数据信息给所有的人,让他们自己筛选。这样做可能会导致网络超载,更糟糕的是,它颠覆了每个人获得信息的认知能力,他们需要这些信息去做出重要的决定。

所以我们需要再三斟酌这些挑战。这是关于数据的难题,世界贸易中心,回到世界贸易中心这个话题,我们试图在Bujold进入废墟深处后记录数据来解决这个问题,因为这是USAR救援队要求的。而有一件事,我们当时不知道,就是土木工程师十分了解,机器人刚进入废墟时,我们就需要记录箱梁的数据、序列号和位置。我们失去了重要的数据。所以难题就在于收集所有的数据并交给正确的人。

还有另一个原因。我们得知一些建筑,比如学校、医院、市政厅…….在整个应急响应过程中被不同的机构检查了四次。如果我们能够分享机器人收集的数据,我们不仅能简化想要程序、缩短响应时间,我们还可以同时开展多项工作。我们大家都可以看到数据,我们可以缩短时间。

所以,“灾难机器人”这个描述不够贴切。关键不在于机器人。而是数据。所以交给大家一项任务:如果之后听到关于灾难的报道,多关注一下机器人。它们可能在地下、可能在水底、也可能在空中,但它们肯定在灾难现场。去找一找机器人的身影,因为机器人来救援了。

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