Autonomiczne drony z systemem samodzielnego ładowania zwiększą bezpieczeństwo transportu w Europie
Konwencjonalne procesy kontroli linii kolejowych oraz mostów w Europie opierają się na pracy ludzi, którzy docierają na miejsce i przeprowadzają wymagane inspekcje na własnych nogach lub z pokładu helikopterów. Każde z tych rozwiązań wiąże się jednak z ograniczeniami w zakresie bezpieczeństwa, kosztów i dokładności kontroli. Rozwiązanie tych problemów było celem członków konsorcjum finansowanego ze środków Unii Europejskiej projektu Drones4Safety, w skład którego weszli przedstawiciele przemysłu i środowisk akademickich specjalizujący się w dziedzinie inspekcji infrastruktury, pozyskiwania energii, sztucznej inteligencji, komunikacji i technologii dronów. Założeniem inicjatywy było opracowanie współpracującego i autonomicznego systemu wykorzystującego drony, który mógłby być stosowany przez operatorów transportu do ciągłego monitorowania infrastruktury.. „Technologia opracowana w ramach projektu Drones4Safety zrewolucjonizuje proces kontroli, zwiększając sprawność i zmniejszając zapotrzebowanie na pracę ludzi”, zapewnia Emad Samuel Malki Ebeid, koordynator projektu Drones4Safety z ramienia Uniwersytetu Południowej Danii.
Możliwości systemu dronów
Dzięki wykorzystaniu modeli sztucznej inteligencji, rozwiązanie opracowane przez zespół projektu Drones4Safety obejmuje funkcje samodzielnego lotu i ładowania akumulatorów, działania w rojach oraz automatycznego wykrywania usterek i problemów. Największe problemy, przed którymi stanął zespół projektu, zostały rozwiązane dzięki zaawansowanym technologiom mmWave zapewniającym zwiększone możliwości wykrywania, układy wieloprocesorowe opracowane z myślą o zadaniach wymagających dużych mocy obliczeniowych w celu przetwarzania danych, a także zaprojektowanej przez badaczy specjalnej klatce Faradaya do ochrony dronów przed zakłóceniami elektromagnetycznymi.
Rozwiązanie w zakresie pozyskiwania energii
Dzięki rozwiązaniom opracowanym przez uczestników projektu drony są nie tylko zdolne do autonomicznego lotu, ale także do samodzielnego ładowania akumulatorów za pomocą przewodów trakcyjnych i linii energetycznych. Jednym z rozwiązań wdrożonych przez zespół jest automatyczne kierowanie urządzenia do najbliższej linii energetycznej, gdy poziom naładowania akumulatora spadnie poniżej określonego poziomu. Jest to możliwe dzięki opartemu na chmurze oprogramowaniu wykorzystującemu modele sztucznej inteligencji oraz sygnały z globalnego systemu nawigacji satelitarnej i Europejskiego Systemu Wspomagania Satelitarnego (EGNOS). „Nasze drony zostały wyposażone w pokładowe systemy nawigacyjne, które wykorzystują czujniki do wykrywania i lokalizowania linii energetycznych. Dzięki temu są w stanie automatycznie zmienić kurs w kierunku najbliższej linii pod napięciem, aby podładować akumulatory”, wyjaśnia Ebeid. Sama nawigacja to tylko połowa problemu – naukowcy musieli także opracować metodę łączności pojazdów z tak zróżnicowanymi źródłami zasilania. Partnerzy projektu – Instytut im. Fraunhofera i NEAT – opracowali dwa mechanizmy ładowania wykorzystujące przewody prądu stałego i przemiennego. Urządzenie ładujące wykorzystujące prąd przemienny działa w oparciu o zjawisko indukcji, wykorzystując oscylujące pole magnetyczne emitowane przez linie energetyczne. Z kolei urządzenie wykorzystujące prąd zmienny, które jest doskonałym rozwiązaniem w przypadku dronów do kontroli torów kolejowych, dostosowuje poziom napięcia linii trakcyjnej do wymaganego przez wewnętrzną elektronikę pojazdu dzięki szybkim przetwornicom i skutecznym systemom rozpraszania ciepła.
Roje dronów
Jedną z nowości w sektorze dronów są algorytmy pozwalające na działanie w rojach. Celem ich opracowania było umożliwienie podziału zadań na wiele maszyn, by zwiększyć wydajność przeprowadzania kontroli dzięki wymianie informacji i synchronizacji działań. Zespołowi projektu Drones4Safety z powodzeniem udało się opracować algorytmy roju pozwalające na planowanie tras oraz realizację lotów w formacji, a także unikanie przeszkód i kolizji oraz ochronę przed zagrożeniami cybernetycznymi.
Wykrywanie usterek dzięki sztucznej inteligencji
Sztuczna inteligencja odegrała istotną rolę w projekcie – obrazy zgromadzone przez drony są przesyłane do serwera w chmurze, gdzie przetrenowane algorytmy wykrywają wszelkie usterki infrastruktury w ramach procesu inspekcji. Spółka Alteia dostarczająca oparte na sztucznej inteligencji oprogramowanie na potrzeby projektu nadzorowała rozwój algorytmów i modeli, trenując je na podstawie zdjęć rzeczywistych usterek tras kolejowych i mostów. System Drones4Safety został przetestowany na moście Asti we Włoszech, we współpracy z partnerem projektu Eucentre oraz w Ośrodku Badań Kolejowych spółki Siemens w Niemczech dzięki wsparciu ARIC. Jednym z obszarów prac realizowanych w ramach projektu będzie założenie start-upu, który zaoferuje rozwiązanie w formie usługi dostępnej na rynku.
Słowa kluczowe
Drones4Safety, drony, transport, koleje, mosty, pozyskiwanie energii, sztuczna inteligencja, SI
