Multi-Sensor Localization and Navigation for Remote Manipulation in Smoky Areas

Abstract

Abstract When localizing mobile sensors and actuators in indoor  environments  laser  meters,  ultrasonic  meters  or  even image processing techniques are usually used. On  the  other  hand,  in  smoky  conditions,  due  to  a  fire  or  building collapse, once the smoke or dust density grows,  optical  methods  are  not  efficient  anymore.  In  these  scenarios  other  type  of  sensors  must  be  used,  such  as  sonar,  radar  or  radiofrequency  signals.  Indoor  localization in low‐visibility  conditions due to  smoke is  one of the EU GUARDIANS [1] project goals.   The developed method aims to position a robot in front  of doors, fire extinguishers and other points of interest  with  enough  accuracy  to  allow  a  human  operator  to  manipulate the robot’s arm in order to actuate over the  element.  In  coarse‐grain  localization,  a  fingerprinting technique  based  on  ZigBee  and  WiFi  signals  is  used,  allowing  the robot  to  navigate  inside  the  building  in  order  to  get  near  the  point  of  interest  that  requires  manipulation.  In  fine‐grained  localization  a  remotely  controlled  programmable  high  intensity  LED  panel  is  used, which acts as a reference to the system in smoky  conditions.  Then,  smoke  detection  and  visual  fine‐ grained localization are used to position the robot with  precisely in the manipulation point (e.g., doors, valves,  etc.)