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Radar Classification Of Obstacles in Nature

Descrizione del progetto

Farsi strada nelle foreste con robot terrestri

Le foreste, che coprono oltre il 40 % dell’Europa, devono affrontare le crescenti minacce dei cambiamenti climatici, tra cui gli incendi e le infestazioni di coleottero della corteccia. Mentre i robot aerei aiutano nel monitoraggio, i robot di terra con attrezzature più pesanti incontrano difficoltà a causa dei sistemi autonomi progettati per scenari privi di ostacoli. Con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie, il progetto RaCOON - acronimo di Radar Classification Of Obstacles in Nature - intende potenziare i robot terrestri nelle foreste utilizzando la tecnologia radar per classificare la vegetazione come ostacoli o non ostacoli. Questo approccio innovativo consente la pianificazione autonoma della traiettoria e la navigazione su terreni difficili. Attraverso esperimenti di prova del concetto e la creazione di raccolte di dati robotici forestali, RaCOON intende rivoluzionare la gestione delle foreste, promuovendo i progressi della robotica sul campo e ampliando le reti professionali.

Obiettivo

Forests cover more than 40% of Europe’s surface and are essential for biodiversity, provide fresh water, absorb carbon and prevent
erosion. Yet they face detrimental effects of climate change, such as wildfires or outbreaks of the bark beetle. The field of robotics
offers a pallet of tools to help manage and monitor forests, yet mainly by flying robots. Ground robots that could carry heavier
equipment and last longer struggle in vegetation since their autonomy systems have been developed for obstacle-free scenarios
(e.g. driving on roads). The research proposed here, “Radar Classification Of Obstacles in Nature (RaCOON)”, aims to enable the
deployment of ground robots in forests by giving them the ability to decide which vegetation can be safely driven through. The
applicant will deploy a new sensor modality, i.e. radar, and develop a novel sensor fusion system that will classify vegetation into the
obstacle and non-obstacle categories. This additional information will allow ground robots to autonomously plan trajectories and
navigate in vegetation. The problem will be approached first by exploring the possibilities of radars in a proof-of-concept experiment.
Then, a forest robotic dataset will be recorded in various types of vegetation. The experience from the proof-of-concept experiment
and the recorded data will motivate the design of the final sensor fusion system. The outcomes of RaCOON will be 1) dissemination of
the new system and dataset to the research community and professional networks, 2) training of the applicant in the deployment of
radars for mobile robots and 3) extending the applicant’s professional network and independent research capabilities, advancing him towards starting his own robust field robotics research group.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.

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Coordinatore

OREBRO UNIVERSITY
Contributo netto dell'UE
€ 222 727,68
Indirizzo
FAKULTETSGATAN 1
70182 Orebro
Svezia

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Regione
Östra Sverige Östra Mellansverige Örebro län
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale
Nessun dato