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  • Inspeção visual autônoma de infraestruturas de grande escala usando micro veículos aéreos (MAVs)

    Crédito:Kanellakis et al.

    Uma equipe de pesquisadores da Luleå University of Technology, Na Suécia, desenvolveu uma nova estrutura para a realização de inspeções visuais de grandes infraestruturas 3-D usando micro veículos aéreos totalmente autônomos (MAVs). Em seu jornal, pré-publicado no arXiv, eles introduzem um sistema de inspeção aérea com altos níveis de autonomia, que poderia ser potencialmente implantado em larga escala para a inspeção de antigas infraestruturas.

    "Infraestrutura envelhecida estão se tornando um problema significativo para as sociedades desenvolvidas, com um custo aumentado e um grande perigo para os inspetores humanos que executam a operação geral, "George Nikolakopoulos, um dos pesquisadores que realizou o estudo, disse TechXplore. "Assim, cinco anos atrás, imaginamos robôs aéreos com braços para realizar inspeção e manutenção autônoma de uma forma mais acessível, velozes, maneira produtiva e segura. "

    Na estrutura desenvolvida por Nikolakopoulos e seus colegas, vários MAVs são implantados para a inspeção de uma infraestrutura, contando apenas com seu computador de bordo e sistemas sensoriais. Um sistema modular que combina localização, A tecnologia de planejamento e mapeamento de caminho garante que os MAVs possam ser implantados rapidamente, reduzindo o tempo de execução da missão de forma que atenda às necessidades do operador.

    “Dado um esboço do modelo geométrico da infraestrutura a ser inspecionada, por exemplo. uma caixa ou um cone, definimos com nossos algoritmos caminhos para os MAVs que podem garantir uma inspeção visual completa, "Nikolakopoulos explicou." Os robôs aéreos voam autonomamente, coletando imagens, evitando colisões. Ao pousar, as informações coletadas são transformadas em uma densa reconstrução 3-D da infraestrutura. "

    O sistema desenvolvido por Nikolakopoulos e seus colegas inclui três componentes principais:um planejador de caminho baseado em geometria, um componente de localização preciso e flexível, e um esquema visual de pós-processamento de dados. O componente de planejador de caminho planeja efetivamente a cobertura colaborativa de estruturas complexas usando vários MAVs.

    Crédito:Kanellakis et al.

    O componente de localização, por outro lado, fornece estimativas de pose precisas para os MAVs usando um esquema de estimativa inercial fundido por banda ultra larga (UWB). Finalmente, o esquema de pós-processamento permite que os pesquisadores construam modelos 3-D das infraestruturas, usando os dados visuais coletados pelos veículos aéreos.

    "O principal impacto científico e tecnológico do nosso estudo é o fato de que os vários MAVs operam em uma abordagem não supervisionada por humanos, “Nikolakopoulos disse.“ Eles têm um nível muito alto de autonomia e uma produção industrial completa para realizar as tarefas de inspeção necessárias. Para o melhor do meu conhecimento, esta é a primeira vez que MAVs foram implantados para inspeção de turbinas eólicas em todo o mundo. "

    Nikolakopoulos e seus colegas avaliaram o desempenho de seu sistema de navegação autônomo em uma série de experimentos de campo realistas ao ar livre que envolveram a inspeção de infraestruturas de grande escala. Esses testes se concentraram principalmente na inspeção de turbinas eólicas, que são estruturas particularmente desafiadoras.

    Os resultados obtidos nessas avaliações preliminares são altamente promissores, destacando os méritos e potencialidades do sistema proposto para a inspeção de grandes e complexas infraestruturas. No futuro, a abordagem desenvolvida por Nikolakopoulos e seus colegas poderia ser implantada em grande escala, pavimentando o caminho para inspeções totalmente automatizadas usando robótica aérea.

    "Estamos agora na fase de comercialização da ideia geral como serviço e plataforma, assim, estamos trabalhando plenamente na construção de nossa cisão e no fortalecimento dos planos financeiros futuros, "Nikolakopoulos disse.

    © 2019 Science X Network




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