Innenforindustrier som olje og gass, shipping og kraft har man lenge ønsket økt automatisering av oppgaver innenforinspeksjon, vedlikehold og reparasjon. Mange slike oppgaver er gjerne tidkrevende og nitidige. I tillegg innebærer oppgavene ofte HMS-risiko på grunn av karakteristikkene til industriområdene de utføres i. Mange slike oppgaver er egnet for automatisering ved hjelp av roboter. For eksempel kan roboter benyttes for å gjøre jevnlige inspeksjoner i områder der mennesker ikke bør oppholde seg.
Nylig har flere velegnede robotikkplatformer blitt kommersielt tilgjengelige. For eksempel den firbeinte roboten Boston Dynamics Spot og ExRobotics sin belterobot ExR-1. Samtidig er det nå mange industriaktører som benytter seg av såkalte digitale tvillinger av industriområder - en digital speiling av den fysiske virkeligheten. Det er et stort potensiale for å raskt øke automatiseringen av inspeksjon, vedlikehold og reparasjon gjennom å benytte seg av samspillet mellom nevnte nye robotikkplatformer og digitale tvillinger.
Robotene kan settes opp til å gjøre inspeksjonsrunder jevnlig og uten menneskelig oppsyn. Etter inspeksjonsrundene er ferdig tilgjengeliggjøres dataene i den digitale tvillingen til videre bruk. Samtidig kan roboten benytte seg av konteksten den digitale tvillingen gir for å automatisk forstå hvor den bør gå og hvilke oppgaver som bør gjøres.
I dette prosjektet er målet å bidra til økt grad av automatisering av industriell inspeksjon gjennom å legge til rette for og benytte seg av synergier mellom moderne kommersielt tilgjengelige robotikkplatformer og digitale tvillinger. Vi vil jobbe med algoritmer som benytter kommunikasjonen mellom roboten og den digitale tvillingen til å påvirke robotens oppførsel slik at den samler inn mest mulig verdifull informasjon til den digitale tvillingen. Samtidig vil robotens navigasjon informeres og forbedres gjennom bruk av eksisterende 3D-modeller, punktskyer og andre relevante data fra den digitale tvillingen.
-
Asset-heavy industries such as OilandGas, shipping and utilities have long sought after increased automation ofinspection, maintenance and repair (IMR). Such tasks are generally tedious, time-consuming and repetitive. IMR-tasks often expose industry personnel to health, safety and environmental risks due to the hazardous nature ofindustrial sites. Additionally, automated IMR is a prerequisite for the goal of truly unmanned operationofindustrial sites. The use of autonomous mobile robots has shown great promise in this regard. The industry is still in its infancy with respect to autonomous IMR. The advent of mature robotic platforms anddigitaltwins ofindustrial sites is poised to catalyse the development of autonomous IRM.
Flexible robotic platforms such as the Boston Dynamics Spot, EX Robotics ExR-1 and ANYbotics ANYmal opens new opportunities for autonomous IMR. Industry actors can disregard complicated and expensive hard ware aspects of autonomous robotics and focus on providing high level IMR-functionality on top of the capabilities innate to the platforms. Paired with digitaltwins, the autonomous robots have a context to operate within. The digitaltwin provides the robots with increased situational awareness. Additionally the robots increase the value of the digitaltwin by keeping it up to date and providing data that can be used to increase operational efficiency.
In this project we strive to further the state of autonomous IMR by exploiting synergies between autonomous robotics anddigitaltwins ofindustrial sites. The primary objective is to achieve robust autonomous inspection ofindustrial sites by building on state-of-the-art methods from autonomous exploration and mapping and improving them by exploiting the interconnection with the digitaltwin.