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Investigadores de la ULL crean un sistema de detección aplicable a la automatización de las sillas de ruedas

martes 03 de mayo de 2016 - 12:45 GMT+0000

Dos investigadores vinculados a la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología de la Universidad de La Laguna, Javier Hernández Aceituno y Rafael Arnay del Arco, han desarrollado métodos que permiten mejorar la fiabilidad de los sensores de bajo coste y así suplir sus carencias. Este trabajo supone un gran progreso en el campo de la robótica móvil, donde los responsables del proyecto han aplicado un sistema de detección de movimiento comercial a la automatización de sillas de ruedas para que éstas se puedan desplazar de forma autónoma por entornos cotidianos.

El dispositivo de detección que han escogido para ello es el modelo Kinect de Microsoft, correspondiente a la consola de videojuegos X-Box One. El funcionamiento de este sensor se basa en la emisión y recepción de luz infrarroja para calcular de forma precisa la distancia a los objetos en un rango cercano.

Los responsables del proyecto comentan que “este trabajo implica una reducción del coste de desarrollo y un aumento en la seguridad de los dispositivos”. En el caso de las sillas de ruedas supondrá “una rápida integración de las mismas en la sociedad, lo que beneficia particularmente a aquellas personas que sufran de movilidad reducida”.

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El principal objetivo de la investigación está relacionado con la detección de obstáculos en un entorno, así como su localización tridimensional en el mismo, de tal manera que un prototipo robótico pueda navegar de forma segura y libre de colisiones. Hernández y Arnay comentan que “existe una gran cantidad de dispositivos capaces de realizar esta tarea, pero la mayoría son imprecisos, como las cámaras tradicionales, o muy costosos, como los que se sirven de tecnología láser”.

Los responsables del proyecto apuntan que “su uso en exteriores había sido descartado hasta ahora, debido a su corto alcance y su sensibilidad a la radiación infrarroja del sol”. Sin embargo, los investigadores han desarrollado una forma para procesar los datos a través de la cual se permite detectar obstáculos en un rango de cuatro metros, incluso bajo luz solar directa, y superando en muchas ocasiones las capacidades de sensores más costosos.


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