Descripción del proyecto
Inspecciones de buques con drones más seguras e inteligentes
La flota mundial de más de cincuenta mil grandes buques requiere inspecciones frecuentes para detectar la corrosión y los defectos estructurales. En la actualidad, los inspectores humanos deben entrar en espacios confinados y peligrosos, como tanques de lastre y bodegas de carga (a menudo sin un sistema mundial de navegación por satélite), donde los accidentes se cobran una vida cada semana. Esos espacios están plagados de pasadizos estrechos, lo que hace que las inspecciones sean peligrosas. Los métodos tradicionales también son costosos y necesitan largos períodos de inactividad. El proyecto AUTOASSESS, financiado con fondos europeos, desplegará sistemas aéreos no tripulados. El equipo de AUTOASSESS, que integra inteligencia artificial, localización y mapeo simultáneos multimodal, drones tolerantes a las colisiones y sensores miniaturizados, permite detectar y cartografiar defectos de forma autónoma y en alta resolución. Este método mejora la seguridad, reduce el tiempo de inspección de 15 días a solo uno y disminuye los costes de la industria, al tiempo que reduce las emisiones de CO2 en 2,4 millones de toneladas.
Objetivo
The >50k large vessels across the world must be regularly monitored for corrosion and defects by human surveyors, including dangerous and dirty confined GNSS-denied areas such as ballast water tanks and cargo holds. One person is killed every week from accidents in these enclosed spaces, which despite having large surface areas, consist of many smaller, confined compartments with narrow passages (40cmx60cm). However, a radical new approach is possible using unmanned aerial systems (UAS or drones), by combining the latest developments in (1) collision-tolerant UAS, (2) multi-modal SLAM, (3) path planning, (4) autonomous drone racing, (5) aerial manipulation, (6) miniaturized NDT sensors, and (7) ML-based defect identification. Only through a complete integration of these technologies is it possible to address the challenges of deploying aerial robots in these challenging conditions. Equipped with automated AI-based scanning, mapping, navigation and contact-based NDT, this has the potential to completely remove the need for human inspection. Using a digital twin approach brings “superhuman” results: comprehensive semantic-aware detailed 3D mapping (1 cm resolution) of large structures (>300 m), high resolution visual and NDT analysis (100um) and improved traceability with automatically generated trend analysis. The ML for system mapping and NDT is trained with sociotechnical inputs from experienced human inspectors.
Currently, a typical inspection costs >1M€ and requires 15 days (8 days inspection and 7 days travel to low cost Far Eastern docks). A UAS-based inspection will take 1 day, with 1-2 days travel to an EU port at a cost of 200k€, saving the industry >9B€ p.a. with 2.4MT of CO2 reduction. This consortium includes many of the world leaders in the field of UAS-based inspection teamed with vessel owners and inspectors, enabling an end-to-end survey solution which would save 50 lives/yr, and provide safer, more reliable, and accurate inspection data.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véase: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véase: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Palabras clave
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-CL4-2022-DIGITAL-EMERGING-02
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HORIZON-IA -Coordinador
2800 Kongens Lyngby
Dinamarca