Autonom visuel inspektion af storskala infrastruktur ved hjælp af mikroluftfartøjer (MAV'er)

Et team af forskere ved Luleå Tekniske Universitet, i Sverige, har udviklet en ny ramme til udførelse af visuelle inspektioner af store 3-D infrastrukturer ved hjælp af fuldt autonome mikroluftfartøjer (MAV'er). I deres papir, forudgivet på arXiv, de indfører et luftinspektionssystem med høj grad af autonomi, som potentielt kunne indsættes i stor skala til inspektion af gammel infrastruktur.

"Aldrende infrastruktur er ved at blive et væsentligt problem for udviklede samfund, med øgede omkostninger og en stor fare for de menneskelige inspektører, der udfører den samlede operation, "George Nikolakopoulos, en af ​​de forskere, der har udført undersøgelsen, fortalte TechXplore. "Dermed, fem år siden, vi forestillede os luftrobotter med arme til at udføre autonom inspektion og vedligeholdelse på et mere overkommeligt, hurtig, produktiv og sikker måde."

Inden for rammerne udtænkt af Nikolakopoulos og hans kolleger, flere MAV'er er indsat til inspektion af en infrastruktur, udelukkende stole på deres indbyggede computer og sensoriske systemer. Et modulært system, der kombinerer lokalisering, stiplanlægning og kortlægningsteknologi sikrer, at MAV'erne kan implementeres hurtigt, reduktion af missionens udførelsestid, så den opfylder operatørens behov.

"Givet et udkast til en geometrisk model af den infrastruktur, der skal inspiceres, f.eks. en kasse eller en kegle, vi definerer med vores algoritmer stier til MAV'erne, der kan garantere en komplet visuel inspektion, Nikolakopoulos forklarede. "Luftrobotterne flyver rundt autonomt, samle billeder og samtidig undgå kollisioner. Ved landing, den indsamlede information omdannes til en tæt 3D-rekonstruktion af infrastrukturen."

Systemet udviklet af Nikolakopoulos og hans kolleger omfatter tre nøglekomponenter:en geometribaseret stiplanlægger, en nøjagtig og fleksibel lokaliseringskomponent, og en visuel dataefterbehandlingsordning. Stiplanlæggerkomponenten planlægger effektivt den kollaborative dækning af komplekse strukturer ved hjælp af flere MAV'er.

Lokaliseringskomponenten, på den anden side, giver nøjagtige poseestimater for MAV'erne ved hjælp af et ultra wideband (UWB)-fusioneret inerti-estimeringsskema. Endelig, efterbehandlingsordningen giver forskerne mulighed for at bygge 3D-modeller af infrastrukturerne, ved hjælp af de visuelle data indsamlet af luftfartøjerne.

"Den største videnskabelige og teknologiske indvirkning af vores undersøgelse er det faktum, at de mange MAV'er opererer i en ikke-menneske-overvåget tilgang, " sagde Nikolakopoulos. "De har et meget højt niveau af autonomi og en fuld industriel fremstilling til at udføre de nødvendige inspektionsopgaver. Efter min bedste viden, det er første gang nogensinde, at MAV'er er blevet indsat til vindmølleinspektion på verdensplan."

Nikolakopoulos og hans kolleger evaluerede ydeevnen af ​​deres autonome navigationssystem i en række realistiske udendørs felteksperimenter, der indebar inspektion af storskala infrastruktur. Disse test fokuserede primært på inspektion af vindmøller, som er særligt udfordrende strukturer.

Resultaterne samlet i disse foreløbige evalueringer er meget lovende, fremhæver fordelene og potentialet ved det foreslåede system til inspektion af store og komplekse infrastrukturer. I fremtiden, tilgangen udviklet af Nikolakopoulos og hans kolleger kunne implementeres i stor skala, baner vejen mod fuldautomatiske inspektioner ved hjælp af luftrobotik.

"Vi er nu i fase med at kommercialisere den overordnede idé både som en service og platform, Derfor arbejder vi fuldt ud på at opbygge vores spinoff og styrke de fremtidige økonomiske planer, " sagde Nikolakopoulos.

© 2019 Science X Network