建立一个更好的机器人来消毒Covid等

当Matthias Scheutz发现自己在宾馆等待在Bloomington，Ind的临时Covid-19考试室时。，医院，3月20日，患有病毒疾病的症状，他有足够的时间思考医院如何消毒的地方。

即使是恢复后，Scheutz当时正在休假的计算机科学教授，在大流行面前思考更好的方法来消毒室内空间。

这对Scheutz是陌生的基础，是董事人体机器人互动实验室，世卫组织通常研究问题，例如机器人是否应该能够对命令说不，或者可以善意。“我对病毒很少知道，除了我有一个，”他说。

但在阅读病毒科学和与同事谈话之后，他确定了一种有效且有效地消毒空间的一种方法：使用紫外线C（UVC）光。其停用病毒的能力得到了明确的，但旨在解决SARS-COV-2的UVC清洁装置昂贵 - 通常超过100,000美元和效率低下。

“基本上，人们将一个UVC灯进入受污染区域，将其留在房间的中间，然后打开它，”他说。“该过程使用大量功率并花费很长时间，因为光能急剧下降到越远离表面。如果你只加一点距离你会失去大量的能量。“

此外，现有的移动消毒机器人缺乏“正式保证”，基于先进的数学计算，他们将以一种保证每种表面消毒的方式覆盖整个空间。

Scheutz知道他的团队可以设计并建立一个用户友好的机器人平台，可以在采用UVC灯的空间内自主导航。但要计算所需的机器人所需的确切位置，仍然需要长时间才能保证病毒停用，以及哪条路径将最快，他需要帮助。

很快，他与计算机科学教授和她一起与Diane Souvaine合作计算几何团队。（计算几何体使用几何工具来设计和分析可以解决现实生活问题的算法。）一起举行Scheutz，Souvaine和Matias Korman，首先是一个访问助理教授，现在是计算几何实验室的访问学者，申请并收到了TUFTS COVID-19快速响应种子资金计划授予制定强大的机器人消毒平台。

这两组群体先前没有合作，但伙伴关系顺利进行，缩放会议取代实验室头脑风暴。当时克里斯托弗·蒂伊夫，当时是一个博士生学生，现在是第一年的博士学位。学生在人体机器人互动实验室，为设计机器人负有主要责任，辅助工作人员研究人员Zachary Haga和Evan Krause。

Jonathan Conroy, a junior in the School of Engineering focused on computational geometry, led the process of developing a working prototype for the algorithm that would determine the robot’s trajectory, transforming ideas brainstormed weekly with Hugo Akitaya, Andrei Gonczi, Parker Rule, and other members of the computational geometry lab.

计算几何不是一个家庭期限，但该领域利用了许多常用工具，例如计算和绘制汽车最短的驾驶路线的智能手机应用，解释了korman，他监督过程并确保工作质量。“我充当了一个发声板，但他们做了手工工作。”

将理论证明应用于真实世界问题

原型机器人带有强大的电池，UVC杀菌灯和嵌入式计算机。多个传感器创建一个点云 - 一个点集合，表示三维形状 - 并通过路径规划算法运行。

该算法映射空间以创建二维平面图，确定机器人应该停止和打开UVC光线并修复照明持续时间，并选择访问位置的顺序。根据测试，原型能够对室内空间大约有35％的室内空间 - 和比传统的静态设备更快的30％。Scheutz估计，当制造时，该平台可能花费与当前销售设备的十分之一。

为了控制成本并促进未来的变化和复制，Thierauf尽可能使用现成的部件，但由于随着大流行相关的供应链中断，零件不可用的零件不可用。

例如，虽然机器人通过标准门口适合，但是Thierauf希望简化粗挤压的铝制框架，以便更容易地导航紧密的空间。未来的增强功能可以使机器人能够使用旅行时间进行消毒，进一步加快过程。

Conroy和Thierauf将向该项目提出一篇论文2021 IEEE关于机器人和自动化国际会议这个春天后来。它将是Conroy的第一个研究演示和Thierauf首先到一个主要的国际论坛。

在所有技术创新中，最终是人体机器人互动实验室与项目参与者出厂的计算几何研究组之间的伙伴关系。“在一个需要对真实世界问题应用高度理论证据的项目上合作是非常令人兴奋和酷炫的酷炫，”Conroy说。

凯瑟勒可以达到kim.thurler@tufts.edu.。