Estos drones con impresoras 3D trabajan como abejas para construir y reparar estructuras mientras vuelan

Los BuilDrones ( derecha) imprimen su material en 3D durante el vuelo, y los ScanDrones ( izquierda) miden continuamente su producción para el control de calidad. Crédito: Imperial College London
Los BuilDrones ( derecha) imprimen su material en 3D durante el vuelo, y los ScanDrones ( izquierda) miden continuamente su producción para el control de calidad. Crédito: Imperial College London

La impresión 3D está ganando terreno en el sector de la construcción. Tanto en la obra como en la fábrica, los robots estáticos y móviles imprimen materiales para su uso en proyectos de construcción, como estructuras de acero y hormigón.
 
Investigadores del instituto Empa de Suiza, la Universidad de Pensilvania y el Imperial College de Londres han creado un enjambre de drones inspirados en abejas que pueden imprimir colectivamente material en 3D mientras vuelan, lo que permite una fabricación ilimitada para construir y reparar estructuras. Bajo control humano, estos robots voladores, inspirados en constructores naturales como las abejas y las avispas, trabajan en equipo para imprimir materiales en 3D para construir o reparar estructuras mientras vuelan.

El sistema, denominado Aerial Additive Manufacturing (Aerial-AM), incorpora en realidad dos tipos de drones cuadricópteros, que vuelan de forma autónoma y se comunican entre sí. Los investigadores desarrollan BuilDrones para depositar materiales durante el vuelo, y los ScanDrones, que controlan la calidad, miden continuamente los resultados de los BuilDrones y les informan de los siguientes pasos de fabricación.

Un marco escalable de impresión tridimensional (3D) y planificación de trayectorias permite que las tareas de los robots y el tamaño de la población se adapten a las variaciones de la geometría de la impresión y a la adaptación del comportamiento del robot. Los drones de impresión 3D son totalmente autónomos en vuelo, pero hay un controlador humano en el bucle que puede supervisar el progreso e intervenir si es necesario, basándose en la información proporcionada por el dron.


Para probar el concepto, los investigadores desarrollaron cuatro mezclas similares al cemento para que los drones construyeran. A lo largo de la construcción, los drones evalúan la geometría impresa en tiempo real y adaptan su comportamiento para asegurarse de que cumplen las especificaciones de construcción, con una precisión de fabricación de cinco milímetros. Las impresiones de prueba de concepto incluían un cilindro de 2,05 metros de altura compuesto por 72 capas de material de espuma a base de poliuretano y un cilindro de 0,18 metros de altura compuesto por 28 capas de un material estructural similar al cemento diseñado a medida.

"Hemos demostrado el concepto de que los drones pueden trabajar de forma autónoma y en conjunto para construir y reparar edificios, al menos en el laboratorio. Esta solución escalable podría ayudar a la construcción y reparación en zonas de difícil acceso, como los edificios altos", afirma el investigador principal, Mirko Kovac.

La tecnología ofrece posibilidades futuras para la construcción y reparación de estructuras en lugares sin límites, altos o de difícil acceso". A continuación, los investigadores trabajarán con empresas de construcción para validar las soluciones y proporcionar capacidades de reparación y fabricación. Creen que la tecnología supondrá un importante ahorro de costes y reducirá los riesgos de acceso en comparación con los métodos manuales tradicionales.

Fuentes, créditos y referencias:

Ketao Zhang, Pisak Chermprayong, Feng Xiao, Dimos Tzoumanikas, Barrie Dams, Sebastian Kay, Basaran Bahadir Kocer, Alec Burns, Lachlan Orr, Christopher Choi, Durgesh Dattatray Darekar, Wenbin Li, Steven Hirschmann, Valentina Soana, Shamsiah Awang Ngah, Sina Sareh, Ashutosh Choubey, Laura Margheri, Vijay M. Pawar, Richard J. Ball, Chris Williams, Paul Shepherd, Stefan Leutenegger, Robert Stuart-Smith, Mirko Kovac. Aerial additive manufacturing with multiple autonomous robots. Nature, 2022; 609 (7928): 709 DOI: 10.1038/s41586-022-04988-4

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