
Indexat a
Llicència i ús

Grant support
No Statement Available
Anàlisi d'autories institucional
Garcia Samartin, Jorge FranciscoAutor o coautorCruz Ulloa, ChristyanAutor o coautorDel Cerro, JaimeAutor o coautorBarrientos, AntonioAutor o coautorActive robotic search for victims using ensemble deep learning techniques
Publicat a:Machine Learning: Science And Technology. 5 (2): 025004- - 2024-06-01 5(2), DOI: 10.1088/2632-2153/ad33df
Autors: Garcia-Samartin, Jorge F; Cruz Ulloa, Christyan; del Cerro, Jaime; Barrientos, Antonio
Afiliacions
Resum
In recent years, legged quadruped robots have proved to be a valuable support to humans in dealing with search and rescue operations. These robots can move with great ability in complex terrains, unstructured environments or regions with many obstacles. This work employs the quadruped robot A1 Rescue Tasks UPM Robot (ARTU-R) by Unitree, equipped with an RGB-D camera and a lidar, to perform victim searches in post-disaster scenarios. Exploration is done not by following a pre-planned path (as common methods) but by prioritising the areas most likely to harbour victims. To accomplish that task, both indirect search and next best view techniques have been used. When ARTU-R gets inside an unstructured and unknown environment, it selects the next exploration point from a series of candidates. This operation is performed by comparing, for each candidate, the distance to reach it, the unexplored space around it and the probability of a victim being in its vicinity. This probability value is obtained using a Random Forest, which processes the information provided by a convolutional neural network. Unlike other AI techniques, random forests are not black box models; humans can understand their decision-making processes. The system, once integrated, achieves speeds comparable to other state-of-the-art algorithms in terms of exploration, but concerning victim detection, the tests show that the resulting smart exploration generates logical paths-from a human point of view-and that ARTU-R tends to move first to the regions where victims are present.
Paraules clau
Indicis de qualitat
Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió
El treball ha estat publicat a la revista Machine Learning: Science And Technology a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2024 encara no hi ha indicis calculats, però el 2023, es trobava a la posició 20/135, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Multidisciplinary Sciences.
Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.
Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2025-07-26:
- WoS: 1
- Scopus: 2
Impacte i visibilitat social
Anàlisi del lideratge dels autors institucionals
Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (GARCIA SAMARTIN, JORGE FRANCISCO) i Últim Autor (BARRIENTOS CRUZ, ANTONIO).
l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat Garcia-Samartin, Jorge F.