Tetherless robot for biofouling prevention and inspection in salmon farming

Begroing er uønsket vekst av organismer på not. Dette er en av hovedutfordringene i lakseoppdrett, og håndteres hovedsakelig ved hjelp av hyppig høytrykksspyling av nota mens den står i sjø. Denne operasjonen er arbeidskrevende og har negativ innvirkning på fiskens helse og velferd. NetClean 24/7 prosjektet har tatt sikte på å introdusere en ny strategi for å håndtere begroing hvor man aktivt forebygger fremfor å fjerne begroing. Konseptet gikk ut på å utvikle en selvgående, autonom robot som hindrer begroing i tillegg til at den overvåker notens tilstand og miljøforholdene i merden. Prosjektgruppen besto av prosjekteier Remora Robotics, Aandraa Data Instruments og Nordlaks, med SINTEF Ocean og NTNU som forskningspartnere. Prosjektets mål var å utvikle denne autonome, trådløse roboten som vil gi lakseoppdrettsnæringen en effektiv og robust løsning for kontinuerlig rengjøring og overvåkning av merder. Gjennom en mer kontinuerlig overvåking av merd og miljø økes røkterens kontroll over anleggsoperasjoner og gir data for beslutningsstøtte og god drift. Ved å fremme automatisering og fjernstyring vil denne nye teknologien støtte ønsket vekst i lakseoppdrett og legge til rette for å sikre operasjoner på nye og mer eksponerte lokaliteter. NetClean 24/7 har i stor grad bidratt til å gjøre akvakultur mer bærekraftig og fremtidsorientert. I arbeidspakke 1 har de autonome funksjonene til roboten blitt analysert ved hjelp av verktøyet Seatonomy og gjennom intervjuer med prosjektpartnerne. Resultatet ble en detaljert oversikt over robotens egenskaper, sensorer, kommunikasjonskrav og feilhåndteringssystem. Disse resultatene er tilgjengelig som en vitenskapelig artikkel. I tillegg er det blitt utviklet en mer detaljert matematisk modell av roboten som inkluderer effekter av nota. Denne modellen har blitt brukt i simuleringsverktøy for å lage autonome systemer for styring av og baneplanlegging for roboten (hvorav begge er publisert som vitenskapelige artikler). To masterstudenter ved NTNU har arbeidet tett med forskere i SINTEF med å utvikle algoritmer for baneplanlegging og kontrollsystemer for denne roboten ved å benytte en enkel robotmodell i et simuleringsverktøy med en statisk merd. Algoritmene har blitt videreutviklet for å kunne benyttes i et system for fullstendig autonom navigasjon av undervannsfartøy. Mer spesifikt ble det utviklet konsepter for adaptiv baneplanlegging og styringssystemer som både ble implementert på en farkost og testet i basseng (hvilket resulterte i to tidsskriftartikler). I forsøkene ble det vist at roboten var i stand til å autonomt oppdatere og følge den planlagte banen samt unngå kollisjoner med både statiske og dynamiske hindringer. I tillegg har Remora Robotics utviklet algoritmer for måling av robotens rengjøringseffektivitet og energiforbruk. I arbeidspakke 2 har prosjektet utviklet et interaktivt og brukervennlig grafisk grensesnitt for visualisering og analyse av innhentet sensordata fra roboten. Grensesnittet er basert på produsentens spesifikasjoner for roboten, hvilke data roboten samler inn og innspill fra Nordlaks, som sluttbruker av systemet, om hvilken informasjon som er relevant å få presentert. Dette har blitt utviklet som en web-applikasjon som er i stand til å monitorere en flåte med roboter som rengjør og inspiserer nøter. I tillegg til typiske sensorer som måler oksygen og havstrøm har Aanderaa utviklet en turbiditetssensor som skal installeres på roboten. I arbeidspakke 3 har det blitt utført en konseptstudie for å undersøke minimumskrav og spesifikasjoner for en dokking-stasjon mtp. mekanisk design samt løsninger for lading og datautveksling for roboten. Dette inkluderer også spesifikasjoner for hvordan kommersielle løsninger kan benyttes for at dokking-stasjonen skal kunne integreres i merder, noe som er essensielt for sikre undervannsoperasjoner i havbruk. En enkel hydrodynamisk analyse har også blitt utført for å undersøke effekten av bølger på dokking-stasjonen. Konseptstudien er publisert i en vitenskapelig artikkel. Arbeidspakke 4 bygger på resultatene i de tidligere arbeidspakkene og har fokusert på tilpasninger av roboten for å muliggjøre en avansert trådløs vaskerobot som holder til i merden permanent. Dette har munnet ut i vellykkede feltforsøk med metoden «Elastic band» for banefølging og kollisjonsunngåelse i merd. Forsøkene demonstrerer fullt autonom navigasjon av roboten i en industriell oppdrettsmerd. Kort oppsummert vil de nye teknologiene utviklet i prosjektet åpne opp for nye og forbedrede tjenester som både gir oppdrettere bedre kontroll over det dynamiske og komplekse miljøet til fisken og bidrar til bærekraftig vekst i havbruk. Resultatene i prosjektet åpner for videre forskning ved å tilby unike data samt å flytte grensen for økt bruk av autonome løsninger i oppdrettsnæringen.

The project significantly contributed to the development of the Remora robot over the project period by providing knowledge on automation and biofouling management. As a result, the robot now has extended autonomous capabilities. While the robot is not yet tetherless, major developments for this transition have been undertaken. The Remora robot is well on its way to provide a much-needed alternative to today's standard biofouling mitigation strategy based on pressure-washing. The project included the development of a sensor package system for capturing relevant visual and environmental data, and further development of a turbidity sensor. These outcomes can be utilized by Remora Robotics to integrate a sensor package on the robot that is able to collect data for assessment of environmental conditions such as temperature, water current velocity and direction, salinity, turbidity and O2 at given positions and depths. This will provide fish famers with important knowledge on environmental conditions in cages that may impact fish welfare. Moreover, Remora Robotics has developed algorithms for initial monitoring of cleaning efficacy and energy consumption of the ROV, and the basis for automated assessment of net integrity has been laid. Automation of the cleaning and inspection process will support farming in remote locations and under challenging weather conditions, in addition to improved control of the cleaning process. An interactive and user-friendly graphic interface was developed for observation and interpretation of sensor data, and visualization of the collected measurements. In particular, a mock-up graphical user interface (GUI) was developed as web application for monitoring a fleet of cleaning robots in aquaculture pens. This may build the basis for a customised GUI system tailored specifically to the Remora robot and its customers. The conceptual docking station design provides input on how to adapt currently available docking station designs for deep water or ocean sea floor installations to use in fish farms. This lays the groundwork for a future docking station development, which is a requirement for safely conducting unmanned operations in fish farms and similar high-energy environments. The successful validation of the elastic band method for path planning and obstacle avoidance in net pens demonstrated fully autonomous navigation of the robot in an industrial scale fish cage is possible. The novel technologies will open for new and improved services and will give farmers better control over the dynamic and complex farming situation, thus contributing to sustainable growth in aquaculture. The results of the project will benefit further research by providing unique data and pushing the borders of using more autonomous solutions in aquaculture industry.

Biofouling, the growth of unwanted organisms on the net, is one of the main challenges in salmon farming. In the Norwegian salmon industry, biofouling is managed through a regime predominantly based on frequent high-pressure net cleaning. Such operations are labour intensive and have negative impacts on fish health and welfare. NetClean 24/7 will introduce a new biofouling management strategy where biofouling is prevented instead of periodically removed by developing a concept for a tetherless, autonomous robot for biofouling prevention, and monitoring of net integrity and environmental conditions. This compact and energy efficient robot will be permanently installed inside cages with a dedicated docking station. The project outcomes will represent technological breakthroughs that combine autonomous systems with sensors and docking station technology and thus found the next generation of cleaning and monitoring tools for the fish farming industry. Cameras and environmental sensors integrated in the robot will enable daily inspections of the condition and integrity of the net and collect data to assess the environmental conditions in the cage. The docking station will recharge the robot and transfer the collected data to the control room for further analysis and visualisation. This new tetherless robot will provide the salmon industry with an efficient and robust solution for cleaning and monitoring of fish cages. By facilitating continuous monitoring of the cage environment and structural integrity at fish farms, the robot will increase the farmer's control of the farming process and providing data for decision support during operations. Through advancing automation and remote management, this novel technology will support the expansion of salmon aquaculture and facilitate safer operations at new and more exposed sites. NetClean 24/7 will therefore contribute significantly to making aquaculture more sustainable and future oriented.