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Investigaciones anteriores han demostrado que mantenerse al menos a dos metros de distancia de los demás puede reducir la propagación de Covid-19. Los métodos basados en tecnología, como las estrategias que usan wiFi y bluetooth, prometen ayudar a detectar y desalentar lapsos en el distanciamiento social. Sin embargo, muchos de estos enfoques requieren la participación de individuos o de la infraestructura existente, por lo que los robots han surgido como una herramienta potencial para abordar el distanciamiento social en multitudes.
Ahora, un grupo de investigadores ha desarrollado una forma novedosa de usar un robot móvil autónomo para este propósito. El robot puede detectar infracciones y navegar hasta ellas utilizando su propia cámara Red Green Blue-Depth (RGB-D) y el sensor 2-D LiDAR (Light Detection and Ranging), y puede acceder a un sistema CCTV existente, si está disponible. Una vez que llega a la brecha, el robot alienta a las personas a separarse a través del texto que aparece en una pantalla montada.[banner-DFP_1]
El robot utiliza un sistema novedoso para clasificar a las personas que han infringido las reglas de distanciamiento social en diferentes grupos
El robot utiliza un sistema novedoso para clasificar a las personas que han infringido las reglas de distanciamiento social en diferentes grupos, priorizarlas según estén quietas o en movimiento y luego navegar hasta ellas. Este sistema emplea un método de aprendizaje automático conocido como Deep Reinforcement Learning and Frozone, un algoritmo desarrollado previamente por varios de los mismos investigadores para ayudar a los robots a navegar entre multitudes.
Los investigadores probaron su método haciendo que los voluntarios representaran escenarios de incumplimiento del distanciamiento social mientras estaban parados, caminando o moviéndose de forma errática. Su robot pudo detectar y abordar la mayoría de las infracciones que ocurrieron, y CCTV mejoró su rendimiento.
El robot también usa una cámara térmica que puede detectar personas con fiebre potencial, lo que ayuda en los esfuerzos de rastreo de contactos, al tiempo que incorpora medidas para garantizar la protección de la privacidad y la desidentificación.[banner-DFP_4]
Los autores agregan que ''muchos trabajadores de la salud y personal de seguridad tuvieron que poner en riesgo su salud para atender al público durante la pandemia de Covid-19. El objetivo central de nuestro trabajo es brindarles herramientas para atender a sus comunidades de manera segura y eficiente''.
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