Team Chiron bringt autonome Triage-Roboter ins DARPA-Finale

Luft- und Bodenroboter arbeiten zusammen

Team Chiron ist eine Kooperation der Kenneth C. Griffin School of Computer Science der CMU, der University of Pittsburgh und von Lockheed Martin. Das System setzt Drohnen ein, um eine Katastrophenszene aus der Luft zu erfassen, mit Kameras Verletzte zu identifizieren und erste Berichte an Bodenroboter zu senden.

Die Bodenroboter können anschließend zusätzliche Informationen sammeln. Sensoren messen physiologische Anzeichen wie Herz- und Atemfrequenz, während Kameras und andere Sensoren dabei helfen, Menschen zu identifizieren, ihren Zustand einzuschätzen und sie in chaotischen Umgebungen zu lokalisieren. Die Informationen werden an Einsatzkräfte übermittelt, um Entscheidungen bei der Triage zu unterstützen.

Kimberly Elenberg, leitende Projek wissenschaftlerin am Robotics Institute der CMU, sagte, das System solle Sanitätern dabei helfen zu bestimmen, wer zuerst versorgt werden müsse. „Die Verletzten zu finden und ihre Vitalzeichen aus der Entfernung zu erfassen, ist erst der Anfang“, sagte Elenberg. Ziel sei es, ergänzte sie, die Beobachtungen der Roboter in ein Bild davon zu übersetzen, wer zuerst Hilfe benötige.

Finale stellt Systeme unter schwierigen Bedingungen auf die Probe

Die Triage Challenge der Defense Advanced Research Projects Agency ist ein dreijähriger Wettbewerb mit Schwerpunkt auf Robotik, KI und Sensorik für den Einsatz in Notfällen. Das Finale begann am 5. November und läuft bis zum 13. November in Disaster City, einer Ausbildungseinrichtung für Katastropheneinsätze nahe College Station im US-Bundesstaat Texas.

Team Chiron setzte sich in zwei früheren Veranstaltungen durch. Im September 2024 navigierten seine Luft- und Bodenroboter durch simulierte Katastrophenszenarien und beurteilten Darsteller sowie Schaufensterpuppen, die Verletzte repräsentierten. Die Roboter mussten die Opfer aus der Entfernung und ohne sie zu berühren beurteilen und ihre Ergebnisse an eine zentrale Leitstelle übertragen.

Im September 2025 testete das Team autonome Systeme bei Nacht. Im Robotics Innovation Center der CMU in Hazelwood Green suchten vierbeinige Roboter auf einer Wiese nach simulierten Verletzten, ermittelten Herzfrequenz, Atemfrequenz und Bewusstseinszustand und übermittelten die Informationen an einen entfernten Bediener. Bei der Veranstaltung mussten die Roboter außerdem unebenes Gelände, schwaches Licht und unterbrochene Kommunikation bewältigen.

Mitarbeiter von Lockheed Martin helfen beim Finale, das System vorzuführen, und bringen ihre Erfahrung im Betrieb der Höhendrohnen ein, die zur Erfassung von Katastrophenszenen eingesetzt werden.

Technologie soll Einsatzkräfte unterstützen

Die Technologie von Team Chiron soll medizinisches Notfallpersonal unterstützen und es nicht ersetzen. Indem autonome Systeme eine Szene erfassen und erste Informationen ohne Körperkontakt sammeln, könnten sie Einsatzkräften helfen, sich auf die Menschen zu konzentrieren, die am dringendsten Hilfe benötigen, insbesondere in gefährlichen oder schwer zugänglichen Bereichen.

Sebastian Scherer, außerordentlicher Forschungsprofessor am Robotics Institute der CMU, sagte, Katastrophenszenen lieferten selten ein vollständiges Bild, weil Menschen verborgen sein könnten, die Beleuchtung schlecht sein könne oder Sensoren unklare Messwerte liefern könnten. Das Team arbeite daran, diese Informationen für die Einsatzkräfte vor Ort zusammenzuführen.

Zu dem Projekt gehört auch eine medizinische Kooperation mit Lenny Weiss, einem außerordentlichen Professor für Notfallmedizin an der University of Pittsburgh. Die Partnerschaft verbindet die Entwicklungsarbeit mit den praktischen Anforderungen bei der Beurteilung und Behandlung von Patienten in Notfällen.

Das Finale bietet Team Chiron die Gelegenheit zu zeigen, wie autonome Navigation, Sensorik und KI in einer praktischen Umgebung für die Notfallhilfe zusammenarbeiten können. Das übergeordnete Ziel besteht darin, Einsatzkräften zu helfen, Verletzte schneller einzuschätzen, fundiertere Entscheidungen zu treffen und begrenzte medizinische Ressourcen auf diejenigen zu konzentrieren, die sie am dringendsten benötigen.