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Air-Cobot
Air-Cobot, Aircraft Inspection enhanced by smaRt & Collaborative rOBOT, è un progetto di ricerca e sviluppo francese di un robot mobile di collaborazione in grado di ispezionare gli aeromobili durante le operazioni di manutenzione. Guidata da Akka Technologies, questo progetto più partner coinvolge i laboratori di ricerca e l'industria. La ricerca intorno a questo prototipo è stato sviluppato in tre ambiti: navigazione autonoma, controlli non distruttivi e la collaborazione uomo-robot.
Air-Cobot viene presentato come il primo robot rotante per l'ispezione visiva degli aerei. In passato erano già stati previsti robot di ispezione che utilizzavano altri tipi di sensori, come quello del progetto europeo Robair. Dopo il lancio del progetto, hanno iniziato a emergere altre soluzioni basate sulla visione, come il drone utilizzato dalla compagnia aerea britannica EasyJet, lo sciame di droni della start-up Donecle di Tolosa e il progetto Aircam del produttore di aerei Airbus.
Dal suo lancio nel 2013, il robot Air-Cobot è stato progettato per ispezionare le parti inferiori dell'aereo. Con il proseguire del progetto, si prevede di accoppiarlo con un drone per ispezionare le parti superiori. Nell'ottobre 2016, Airbus Group ha annunciato l'avvio del programma di ricerca Hangar of the Future a Singapore. I robot dei progetti Air-Cobot e Aircam sono inclusi per analizzare le condizioni degli aerei.
Descrizione del progetto
[modifica | modifica wikitesto]Obiettivi
[modifica | modifica wikitesto]Lanciato nel gennaio 2013 e con un budget di oltre un milione di euro, Air-Cobot mira a sviluppare un robot mobile, autonomo nei movimenti e in grado di eseguire l'ispezione di un aeromobile con sensori non distruttivi durante il preflight o durante le operazioni di manutenzione in un hangar.
Finanza di progetto
[modifica | modifica wikitesto]Il finanziamento del progetto è fornito dalla Banque publique d'investissement, dal Consiglio regionale dell'Aquitania, dal Consiglio dipartimentale dei Pyrénées-Atlantiques, dal Consiglio regionale del Midi-Pyrénées e dall'Unione europea.
Benefici attesi
[modifica | modifica wikitesto]Gli aeromobili vengono ispezionati durante le operazioni di manutenzione, sia all'aperto in un aeroporto tra un volo e l'altro, sia in un hangar per le ispezioni di lunga durata. Queste ispezioni sono condotte principalmente da operatori umani, a vista e talvolta utilizzando strumenti per valutare i difetti. Il progetto mira a migliorare le ispezioni degli aeromobili e la tracciabilità. Un database dedicato a ciascun tipo di velivolo, contenente immagini e scansioni tridimensionali, sarà aggiornato dopo ogni manutenzione. Ciò consente, ad esempio, di valutare la propagazione di una cricca.
Gli occhi dell'operatore umano si affaticano con il tempo, mentre una soluzione automatica garantisce l'affidabilità e la ripetibilità delle ispezioni. La riduzione dei tempi di ispezione è uno dei principali obiettivi dei costruttori di aeromobili e delle compagnie aeree. Se le operazioni di manutenzione sono più rapide, si ottimizza la disponibilità degli aeromobili e si riducono i costi operativi della manutenzione.
Attrezzatura robotica
[modifica | modifica wikitesto]Tutte le apparecchiature elettroniche sono trasportate dalla piattaforma mobile 4MOB di Sterela. Questa piattaforma fuoristrada ha quattro ruote motrici e può viaggiare a una velocità di 2 metri al secondo (7,2 chilometri all'ora). Le sue batterie agli ioni di litio garantiscono un'autonomia di otto ore. Due paraurti sono posizionati nella parte anteriore e posteriore. Questi sistemi di sicurezza sono paraurti di rilevamento degli ostacoli che arrestano la piattaforma in caso di compressione.
Il cobot pesa complessivamente 230 chilogrammi. È dotato di due computer, uno con sistema operativo Linux per il modulo di navigazione autonoma e l'altro con sistema operativo Windows per il modulo di controllo non distruttivo. Il robot è dotato di diversi sensori. Per l'ispezione vengono utilizzati la telecamera pan tilt zoom prodotta da Axis Communications e lo scanner tridimensionale di tipo Eva prodotto da Artec 3D. I sensori utilizzati per la navigazione sono un'unità inerziale, due banchi stereo, ciascuno dotato di due telecamere PointGrey, due sensori di scansione laser Hokuyo e un box GPS. Quest'ultimo dispositivo, sviluppato da M3 Systems, è utilizzato per la georeferenziazione in ambienti esterni.
Navigazione autonoma
[modifica | modifica wikitesto]La navigazione autonoma del robot Air-Cobot avviene in due fasi. La prima, la navigazione in aeroporto o in fabbrica, porta il robot vicino all'aereo da ispezionare. La seconda, la navigazione intorno all'aereo, consente al robot di posizionarsi nei punti di ispezione riferiti al quadro di riferimento dell'aereo. Inoltre, il robot deve inserirsi in un ambiente dinamico in cui si muovono persone e veicoli. Per affrontare questa sfida, il robot è dotato di un modulo per l'evitamento degli ostacoli. Numerosi algoritmi di navigazione vengono eseguiti continuamente sul robot, con vincoli in tempo reale. Sono quindi in corso ricerche per ottimizzare il tempo di calcolo.
Collaborazione uomo-robot
[modifica | modifica wikitesto]Come suggerisce il nome del progetto, il robot mobile è un cobot: un robot collaborativo. Durante le fasi di navigazione e ispezione, è accompagnato da un operatore umano che può sostituirlo se necessario, aggiungere compiti di ispezione se nota un difetto non presente nell'elenco dei compiti del robot o convalidare i risultati. In caso di ispezione pre-volo, la diagnosi del tour del velivolo viene inviata al pilota, che può decidere o meno di decollare.
Note e riferimenti
[modifica | modifica wikitesto]Pubblicazioni di ricerca del progetto
[modifica | modifica wikitesto]Atti
[modifica | modifica wikitesto]- Marcus Futterlieb, Viviane Cadenat e Thierry Sentenac, A navigational framework combining Visual Servoing and spiral obstacle avoidance techniques, in Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO), 2014 11th International Conference on, Vienna, 2014, pp. 57–64.
- Jorge Othón Esparza-Jiménez, Michel Devy e José Luis Gordillo, EKF-based SLAM fusing heterogeneous landmarks, in 17th International Conference on Information Fusion (FUSION), 2014, pp. 1–8.
- Daniel Törtei Tertei, Jonathan Piat e Michel Devy, FPGA design and implementation of a matrix multiplier based accelerator for 3D EKF SLAM, in International Conference on ReConFigurable Computing and FPGAs (ReConFig14), 2014, pp. 1–6.
- Igor Jovancevic, Jean-José Orteu, Thierry Sentenac e Rémi Gilblas, Automated visual inspection of an airplane exterior, in Fabrice Meriaudeau e Olivier Aubreton (a cura di), Proceedings of SPIE, Twelfth International Conference on Quality Control by Artificial Vision 2015, vol. 9534, aprile 2015a, pp. 95340Y, Bibcode:2015SPIE.9534E..0YJ, DOI:10.1117/12.2182811.
- (FR) Igor Jovancevic, Jean-José Orteu, Thierry Sentenac e Rémi Gilblas, Inspection d'un aéronef à partir d'un système multi-capteurs porté par un robot mobile, in Actes du 14ème Colloque Méthodes et Techniques Optiques pour l'Industrie, novembre 2015b.
- Ali Alhamwi, Bertrand Vandeportaele e Jonathan Piat, Real Time Vision System for Obstacle Detection and Localization on FPGA, in Computer Vision Systems – 10th International Conference, ICVS 2015, 2015, pp. 80–90.
- Igor Jovancevic, Ilisio Viana, Jean-José Orteu, Thierry Sentenac e Stanislas Larnier, Matching CAD Model and Image Features for Robot Navigation and Inspection of an Aircraft, in Proceedings of the 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (PDF), International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, febbraio 2016, pp. 359–366, DOI:10.5220/0005756303590366, ISBN 978-989-758-173-1.
- Igor Jovancevic, Al Arafat, Jean-José Orteu e Thierry Sentenac, Airplane tire inspection by image processing techniques, in 5th Mediterranean Conference on Embedded Computing, 2016.
- (FR) Jérémy Frejaville, Stanislas Larnier e Stéphane Vetault, Localisation à partir de données laser d'un robot naviguant autour d'un avion, in Actes de la conférence Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle, 2016.
- (FR) Tanguy Villemot, Stanislas Larnier e Stéphane Vetault, Détection d'amers visuels pour la navigation d'un robot autonome autour d'un avion et son inspection, in Actes de la conférence Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle, 2016.
- Frédéric Donadio, Jérémy Frejaville, Stanislas Larnier e Stéphane Vetault, Human-robot collaboration to perform aircraft inspection in working environment (PDF), in Proceedings of 5th International Conference on Machine Control and Guidance, 2016.
- Mustapha Lakrouf, Stanislas Larnier, Michel Devy e Nouara Achour, Moving Obstacles Detection and Camera Pointing for Mobile Robot Applications, in Proceedings of the 3rd International Conference on Mechatronics and Robotics Engineering, 2017, pp. 57–62, DOI:10.1145/3068796.3068816, ISBN 9781450352802.
- Frédéric Donadio, Jérémy Frejaville, Stanislas Larnier e Stéphane Vetault, Artificial intelligence and collaborative robot to improve airport operations, in Proceedings of 14th International Conference on Remote Engineering and Virtual Instrumentation, 2017.
- Marie-Anne Bauda, Cécile Bazot e Stanislas Larnier, Real-time ground marking analysis for safe trajectories of autonomous mobile robots, in 2017 IEEE International Workshop of Electronics, Control, Measurement, Signals and their Application to Mechatronics (ECMSM), 2017, pp. 1–6, DOI:10.1109/ECMSM.2017.7945887, ISBN 978-1-5090-5582-1.
- Javier Ramirez Leiva, Tanguy Villemot, Guillaume Dangoumeau, Marie-Anne Bauda e Stanislas Larnier, Automatic visual detection and verification of exterior aircraft elements, in 2017 IEEE International Workshop of Electronics, Control, Measurement, Signals and their Application to Mechatronics (ECMSM), 2017, pp. 1–5, DOI:10.1109/ECMSM.2017.7945885, ISBN 978-1-5090-5582-1.
- Marie-Anne Bauda, Alex Grenwelge e Stanislas Larnier, 3D scanner positioning for aircraft surface inspection (PDF), in Proceedings of European Congress Embedded Real Time Software and Systems, 2018. URL consultato il 24 febbraio 2018 (archiviato dall'url originale l'8 febbraio 2018).
- Dimitri Leca, Viviane Cadenat, Thierry Sentenac, Adrien Durand-Petiteville, Frédéric Gouaisbaut e Emile Le Flécher, Sensor-based Obstacles Avoidance Using Spiral Controllers for an Aircraft Maintenance Inspection Robot, in Proceedings of European Control Conference, 2019, pp. 2083–2089.
Articoli di giornale
[modifica | modifica wikitesto]- Igor Jovancevic, Stanislas Larnier, Jean-José Orteu e Thierry Sentenac, Automated exterior inspection of an aircraft with a pan-tilt-zoom camera mounted on a mobile robot, in Journal of Electronic Imaging, vol. 24, n. 6, novembre 2015, pp. 061110, Bibcode:2015JEI....24f1110J, DOI:10.1117/1.JEI.24.6.061110.
- Jorge Othón Esparza-Jiménez, Michel Devy e José Luis Gordillo, EKF-based SLAM fusing heterogeneous landmarks, in Sensors, vol. 16, n. 4, 2016, pp. 489, DOI:10.3390/s16040489, PMC 4851003, PMID 27070602.
- Daniel Törtei Tertei, Jonathan Piat e Michel Devy, FPGA design of EKF block accelerator for 3D visual SLAM, in Computers and Electrical Engineering, 2016.
- (FR) Igor Jovancevic, Huy-Hieu Pham, Jean-José Orteu, Rémi Gilblas, Jacques Harvent, Xavier Maurice e Ludovic Brèthes, Détection et caractérisation de défauts de surface par analyse des nuages de points 3D fournis par un scanner, in Instrumentation, Mesure, Métrologie, Lavoisier, vol. 16, 2017, pp. 261–282.
Voci correlate
[modifica | modifica wikitesto]Altri progetti
[modifica | modifica wikitesto]- Wikimedia Commons contiene immagini o altri file su Air-Cobot