CaveX: ecco il ragno-robot capace di esplorare le grotte di Naracoorte al posto dell’uomo

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CaveX: ecco il ragno-robot capace di esplorare le grotte di Naracoorte al posto dell’uomo

Ci sono voluti quasi 7 anni di studi per arrivare ad attuare CaveX, un progetto che vede al centro un ‘ragno robot’ capace di esplorare fino in fondo le incredibili grotte di Naracoorte. Il sito, patrimonio dell’UNESCO dal 1994, è un’area naturale protetta situata nell’Australia meridionale. Qui si trova un incredibile numero di fossili preistorici, stalattiti, stalagmiti di milioni di anni fa. Le grotte sono uno spettacolo mozzafiato quanto pericoloso. Infatti, per l’uomo rappresentano un rischio molto alto sia per la propria incolumità sia per quella del patrimonio naturale.

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Un gruppo di studenti dell’Università dell’Adelaide in Australia ha sviluppato un progetto chiamato CaveX con l’obiettivo di completare la scansione 3D del sito attraverso un ‘ragno robot’.

“Ho riscontrato alcuni problemi lungo il percorso, con alcuni passaggi molto bassi in cui non riesco a portare lo scanner di grandi dimensioni che utilizzo in quegli spazi”, ha detto Craig Williams, studente che ha lavorato anni per il progetto.

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Un ragno robot mappa con successo le pericolose grotte di Naracoorte

La scelta di utilizzare un robot a forma di ragno è stata un successo, in questo modo le sottili zampe del dispositivo non hanno causato danni al sito, cosa che sarebbe stata più probabile utilizzando ruote o cingoli. Il ragno robot è stato in grado di camminare su terreni irregolari, mappare le aree circostanti e ottenere dati di luoghi fino ad allora inesplorati. Il progetto non finisce qui, adesso toccherà ad un team di ingegneri continuare la mappatura.

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“Stiamo esaminando la superficie della grotta per trovare nuovi ingressi del sito che, si spera, porteranno a nuovi depositi fossili. Di conseguenza stiamo cercando di capire come si sono formati e come si sono riempiti di sedimenti. Inoltre, vorremmo lavorare sull’integrazione dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale per applicazioni come la visione artificiale. Con l’aggiunta di una telecamera possiamo identificare determinati oggetti per evitare gli ostacoli”, ha concluso lo studente Hayden Lee membro del team.

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Fonte: http://feeds.hwupgrade.it/

 

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