Monitorización de víctimas con manipuladores aéreos en operaciones de búsqueda y rescate

F. Ruiz-Ruiz,Juan M. Gandarías,A. J. Muñoz-Ramírez,Alfonso García-Cerezo,Francisco Pastor,J. M. Gómez-de-Gabriel

Published 2020 in Unknown venue

ABSTRACT

espanolEn este trabajo se presenta el primer dispositivo de monitorizacion de victimas para su colocacion automatica con robots manipuladores aereos. Se trata de un sistema sensorial distribuido para la evaluacion de forma continua del estado de salud de victimas de catastrofes. Se describen el sensor disenado y el sistema de comunicaciones, asi como la aplicacion mediante la colocacion del sensor basado en el uso de sistemas aereos no tripulados (UAS) o robots manipuladores aereos. El dispositivo de monitorizacion continua ofrece ventajas sobre el sistema de triage actual ya que permite obtener datos de la evolucion de cada victima. Recoge medidas de las constantes vitales de las victimas, que son publicadas mediante protocolos de Internet de las Cosas (IoT) que permiten su procesado de forma remota. Ademas, posee metodos basados en aprendizaje profundo para la deteccion automatica de la posicion relativa de la muneca del brazo de una persona con respecto al manipulador aereo. Se han realizado experimentos preliminares de obtencion de medidas y de colocacion de sensores mediante una version preliminar del sensor, cuyos resultados se incluyen. EnglishIn this paper, the first device for monitoring casualties including automatic placement with aerial robotic manipulators is presented. The distributed system allows the continuous evaluation of the health status of victims in massive disaster scenarios. The design of the sensor and the communication system is described. The continuous monitoring system has many advantages against the current triage methodologies. It can obtain time series from the collected data by ehealth sensors. The sensors integrated in the wereable device provide information about vital signs that are published via Internet of Things (IoT) communication protocols for remote sensing. Furthermore, the application of attaching sensors using Unmanned Aerial Systems (UAS) is also introduced. Deep learning techniques are applied for autonomously detecting the pose of the wrist of the victim. Preliminary experiments and results show the functionality of the remote sensing system.

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