Il concorso

Il concorso internazionale per ROV organizzato dal MATE invita gli studenti di tutto il mondo a progettare e costruire ROV per svolgere missioni simulando degli scenari tratti da ambienti subacquei del mondo reale. La gara invita gli studenti ad apprendere e applicare in modo creativo le loro capacità STEM e rafforzare il loro pensiero critico, la collaborazione, l’imprenditorialità e l’innovazione.

La soluzione

Già dal 2018, la Jesuit High School era alla ricerca di connettori più affidabili e robusti per il ROV subacqueo che stava realizzando e fu così che iniziò a utilizzare il connettore Mini Series 400 di Bulgin.

“Per il concorso del 2017 non avevamo una soluzione di connettore modulare che fosse piccola ed economica, per questo abbiamo scelto Bulgin per il 2018, che ci ha aiutato a ridurre le dimensioni del ROV”, ha affermato Michael Equi, CTO della Jesuit Robotics.

Poiché le indicazioni spingono i team a essere in grado di monitorare il veicolo in modo più efficiente, si è scelto di applicare funzionalità più autonome. Infine, ciò ha richiesto delle capacità video migliori, il che significava che era necessario implementare dei sistemi video e digitali di maggiore qualità. Queste connessioni richiedevano molta larghezza di banda, in particolare per quanto riguarda Ethernet.

Era evidente che l’utilizzo dei connettori Bulgin fosse indispensabile per proteggere e trattenere le connessioni subacquee e la modularità, pur avendo una connessione gigabit tra il ROV e i computer e i monitor in superficie.

Hanno davvero fornito qualcosa che non potevamo trovare in altri prodotti

I risultati

In definitiva, l’uso del connettore Bulgin nel ROV della Jesuit Robotics ha permesso di realizzare un ROV più piccolo, oltre che più modulare, pur mantenendo una connessione gigabit tra il ROV e i computer e i monitor in superficie. “Hanno davvero fornito qualcosa che non potevamo trovare in altri prodotti”, ha dichiarato Caelin Sutch, CEO della Jesuit Robotics.

Il team si è classificato al terzo posto nelle categorie Explorer Overall Champions ed Explorer Technical Documentation e al secondo posto della gara inaugurale Microsoft Azure ROV Machine Learning.

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