ROBOSAT

Faza I

Activitatea 1.1: Analiza aspectelor etice legate de IA si corelate cu implementarea proiectului - partea 1: Analiza aspectelor etice legate de explorarea mediului cu un robot autonom si colectarea unui set mare de informatii precum imagini, video, coordonate, etc a relevat importanta urmatoarelor elemente: (a) confidentialitate si protectia datelor geospatiale; (b) autonomie robotica si responsabilitate decizionala; (c) bias in algoritmi de etichetare si fuziune de date; (d) impactul asupra mediului si etica interactiunii cu natura; (e) etica diseminarii si reutilizarii datelor colectate.

Activitatea 1.2: Identificarea solutiilor hardware pentru platforma robotica: In cazul robotilor mobili care functioneaza in mod autonom in medii complexe si nestructurate este necesara o suita de senzori multimodali capabili sa capteze informatii diverse si complementare. Proiectarea unei astfel de suite de senzori implica multiple decizii critice de proiectare, cum ar fi selectarea senzorilor, amplasarea componentelor, limitarile de putere, cerintele de calcul, comunicarea, sincronizarea si calibrarea.
Din punct de vedere al pozitionarii, receptoarele GNSS accepta de obicei configuratii cu o singura antena sau cu doua antene; cea din urma nu doar ofera o precizie de pozitionare imbunatatita, ci si estimarea directiei. Alegerea antenelor si a capacităților receptorului dicteaza ce constelatii de sateliti pot fi utilizate. Din punct de vedere al rezistentei in medii reale si pe terenuri accidentate, sistemul de senzori trebuie sa fie proiectat pentru a fi robust. Trebuie sa reziste la caderi si impacturi ocazionale in timpul functionarii in diverse conditii meteorologice din toate anotimpurile si trebuie sa fie rezistent la praf si apă, conform standardului IP65. Din punctul de vedere al autonomiei energetice, se urmareste ca suita de senzori sa nu consume mai mult de 300 W astfel incat autonomia de cateva ore sa fie realizata prin alimentarea de la o baterie de capacitate medie. Din punct de vedere al senzorilor si sistemelor de perceptie, important pentru echiparea robotului cu senzorii de perceptie este greutatea si amplasarea acestora.

Activitatea 1.3: Analiza mediilor de simulare pentru platforme robotice: In cadrul acestei etape au fost identificate si analizate mai multe medii de simulare pentru platforme robotice. Fiecare simulator analizat are puncte forte specifice care il recomanda pentru anumite tipuri de aplicatii. Gazebo este preferat in proiecte academice si industriale care implica ROS. Webots este excelent pentru incepatori si prototipare. CoppeliaSim este ideal pentru simulari industriale complexe si scenarii multi-robot. Isaac Sim este potrivit pentru aplicatii avansate de AI si simulari cu cerinte grafice ridicate. The Construct este o alegere potrivita pentru invatare, instruire si testare rapida in medii ROS fara configurari complicate.

Activitatea 1.4: Diseminarea stiintifica si pe scara larga a rezultatelor (pagina web, social media): In cadrul acestei activitati a fost actualizata pagina de web a proiectul ROBOSAT care poate fi vizualizata la urmatoarea adresa: https://citst.ro/projects/robosat. De asemenea, proiectul are prezenta pe Linkedin: https://www.linkedin.com/showcase/108599174/admin/dashboard/.

Faza II

Activitatea 2.1: Formularea principiilor etice care stau la baza utilizarii IA in implementarea proiectului: Utilizarea robotului in medii naturale ridica probleme legate de confidentialitate, bias algoritmic, protejarea faunei si impactul ecologic, necesitand anonimizarea datelor sensibile, validarea deciziilor automate, mecanisme de oprire de urgenta si monitorizare continua. Proiectul impune minimizarea amprentei asupra mediului, explicabilitatea deciziilor AI, trasabilitate completa si control uman permanent, cu responsabilitati clar definite. Totodata, se subliniaza necesitatea prevenirii biasurilor prin diversitatea datelor, precum si implementarea unor proceduri de audit si imbunatatire continua. In ansamblu, etica Robosat urmareste utilizarea responsabila a tehnologiei pentru a asigura siguranta oamenilor, protectia mediului si gestionarea echitabila a datelor colectate.

Activitatea 2.2: Elaborarea arhitecturii platformei robotice: Arhitectura proiectului ROBOSAT a fost dezvoltata astfel incat robotul sa poata naviga autonom pe un teren natural si sa isi adapteze traseul in functie de conditiile din mediul inconjurator. Din perspectiva navigatiei, sistemul este organizat in jurul a trei componente majore de perceptie, fiecare contribuind la luarea deciziilor pe traseu: detectie de obstacole, clasificare tipuri de vegetatie si dentificare modificari de vegetatie.

Activitatea 2.3: Dezvoltarea bazei de date necesara proiectului: In cadrul acestei activitati a fost dezvoltata baza de date MongoDB, pornind de la datele principale existente in setul de date GrandTour necesare identificarii, localizarii obstacolelor sau a modificarilor de teren. Astfel au fost create urmatoarele colectii: a) imagini brute (RGB/Depth + metadate) ceontine datele initiale colectate din teren: imagini RGB si Depth stocate in GridFS. momentul capturii, pozitia GPS si altitudinea; b) rezultatele analizei de teren: stocheaza detectiile si segmentarile derivate din imaginile brute: obstacole detectate (tip obstacol, dreptunghi incadrator), vegetatie segmentata (clasa, procent acoperire), modificari de teren (de exemplu: eroziune) si momentul de timp al generarii analizei; c) reconstructii 3D (modele generate din imaginile RGB/depth) pentru obtinerea unei reprezentari geometrice precise si comparatii temporale ale zonelor pentru gestionarea mai multor versiuni ale aceleiasi zone (de exemplu, zone de eroziune, pierdere vegetatie) si momentul de timp al realizarii acestei analize.

Activitatea 2.4: Colectarea de date reale - partea 1: In cadrul acestei activitati au fost identificate principalele seturi de date cu ajutorul carora se pot construe modele de inteligenta artificiala care sa identifice roci, vegetatie, tufisuri sau modificari de vegetatie. Un set de date identificat este GrandTour. Mediile acoperite in setul de date sunt variate, pentru a reflecta provocari reale: interior / exterior, zi / noapte, conditii meteorologice diferite, teren natural (paduri, munti), urbane (statii de tren, campusuri universitare). Alte seturi de date existente identificate sunt: The Great Outdoors (GO) — „Off-Road Multi-Modal Dataset” (imagini RGB, LiDAR, pozitii GPS), RELLIS-3D (Texas A&M) (date LiDAR, imagini RGB, adnotari semantice multiple (iarba, stanca, tufis, busteni), locatii GPS), SFU Mountain Dataset (Burnaby Mountain, Canada) (imagini stereo color si monocrom, date LiDAR, pozitii GPS, colectate de pe trasee in diferite conditii (sezoane, noapte, ploaie, zapada)), Freiburg / Freiburg Forest (DeepScene / Freiburg Forest Dataset) (imagini stereo RGB-D, adnotari de clase: poteca, vegetatie, obstacol etc.)), DiTer / DiTer++ (Diverse Terrain & Multi-Modal dataset) (imagini RGB, depth/pointcloud, pozitii GPS, colectate pe un teren divers (pante, pietris, iarba)). Au fost colectate masuratori de pozitionare achizitionate folosind aplicatia GNSSlogger pe mai multe dispozitive cu Android, in vederea imbunatatirii pozitionarii robotului ANYmal prin algoritmii dezvoltati de partnerul TAU din Finlanda.

Activitatea 2.5: Diseminarea stiintifica si pe scara larga a rezultatelor (pagina web, social media):

• In cadrul acestei activitati a fost actualizata pagina de web a proiectul ROBOSAT care poate fi vizualizata la urmatoarea adresa: https://citst.ro/projects/robosat. De asemenea, proiectul are prezenta pe Linkedin: https://www.linkedin.com/showcase/108599174/admin/dashboard/. S-a realizat brosura de prezentare a proiectului.
• De asemenea a fost publicata 1 lucrare stiintifica: E. S. Lohan, K. Çelikbilek and O. Cramariuc, "Constellation Optimization for Low-Earth-Orbit-Based Positioning Services in African Region," 2025 International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), Split, Croatia, 2025, pp. 1-6, doi: 10.23919/SoftCOM66362.2025.11197360.
• In cadrul acestei activitati a fost prezentata lucrare de mai sus in cadrul „SS1: Special Session on New Trends in Satellite and Space Communications and Navigation” organizata in data de 19.09.2025 in cadrul International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks (SoftCOM), Split, Croatia, 2025.