Ponad 2 mln zł dofinansowania z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju zyskała na swoje badania wrocławska firma Neurosoft. Uczestniczy w nich zespół naukowców z Politechniki Wrocławskiej kierowany przez dr. Bogusława Szlachetkę. Razem chcą stworzyć wielowirnikowiec z autonomicznym systemem do monitorowania miejsc trudno dostępnych jak zapory, tunele czy kopalniane wyrobiska

Jak podaje Neurosoft, tylko w latach 2010-2015 w naszym kraju trzykrotnie wzrosła liczba inspekcji i kontroli obiektów infrastrukturalnych takich jak mosty, wiadukty czy rurociągi. A często są to obiekty trudno dostępne. Dlatego np. jednostkowy koszt wizualnej inspekcji kilometra linii kolejowej kosztował około 1,2 tys. euro, wiaduktu - 2 tys. euro, a mostu - ponad 4 tys. euro. Kwoty te były jeszcze wyższe w przypadku obiektów wielkogabarytowych jak tamy czy tunele, a w dodatku konieczne było ich czasowe wyłączenie z użytkowania.

- Taka inspekcja sporo kosztuje i jest czasochłonna, bo wymaga zatrudnienia pracowników z uprawnieniami do wspinaczki, którzy przejdą np. przez całą tamę i wykonają pomiary specjalistycznymi urządzeniami – tłumaczy dr Bogusław Szlachetko z Wydziału Elektroniki PWr, kierownik zespołu na Politechnice Wrocławskiej pracującego przy projekcie Neurospace. - Dlatego tworzymy rozwiązanie, które znacznie ułatwi monitoring tego typu obiektów.

Autonomiczna platforma
Pracownicy Neurosoftu przy pomocy naukowców z Politechniki Wrocławskiej chcą stworzyć inteligentny wielowirnikowiec (czyli potocznie „dron”), który będzie wykonywał takie zadania w znacznie krótszym czasie, taniej i bez utrudnień. Uczestnicy projektu Neurospace pracują bowiem nad autonomiczną i samouczącą się siecią sensorową, która zainstalowana na wielowirnikowcu będzie monitorowała obiekty i tworzyła ich przestrzenne modele.

Będzie pomocna zwłaszcza w trudno dostępnych, a często i niebezpiecznych miejscach. Może służyć np. do sprawdzania stanu zapór, tam, tuneli, mostów i wiaduktów, a także ogromnych hal magazynowych, urządzeń przeładunkowych i dźwigów portowych. Pomoże również kopalniom – w monitorowaniu wyrobisk, terenów pokopalnianych i wielkogabarytowych maszyn wydobywczych, elektrowniom i elektrociepłowniom – w sprawdzaniu wiatraków, kominów czy turbin albo zarządcom dużych sieci przesyłowych – w monitorowaniu sieci energetycznych, gazociągów czy ropociągów.

Platformie nie będą przeszkadzać trudne warunki pogodowe jak mgła czy zadymienie i będzie mogła pracować w otoczeniu o ograniczonej widoczności, np. w nocy albo przy braku oświetlenia.
System, nad którym pracują uczestnicy projektu Neurospace, będzie wyjątkowy m.in. dzięki swojej autonomiczności i zdolności do orientacji w nieznanej przestrzeni.

- Termin „autonomiczność” jest dziś mocno nadużywany. Wielowirnikowce, jakie można dziś kupić, są automatyczne, ale daleko im jeszcze do bycia autonomicznymi – opowiada dr Szlachetko. – Autonomia sprowadza się do tego, że urządzenie na podstawie zebranych przez siebie informacji podejmuje decyzję o konkretnym działaniu, czyli pozyskuje informację, wyciąga z niej wnioski i reaguje w odpowiedni sposób. Nie jest to decyzja delegowana, podjęta przez człowieka czy zewnętrzny komputer sterujący urządzeniem. I nad takim rozwiązaniem pracujemy. Nasz wielowirnikowiec będzie w stanie wystartować w kompletnie nieznanej dla siebie przestrzeni z zaznaczonym jedynie obiektem zainteresowania. Zmapuje teren dla swoich potrzeb, by mógł się w nim orientować, a jednocześnie zbierze dane potrzebne do wykonania modelu 3D tego konkretnego obiektu, czyli np. mostu albo wiaduktu. Wykorzysta w ten sposób technikę SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), czyli w czasie rzeczywistym precyzyjnie odwzoruje przestrzennie elementy w obrębie monitorowanego układu.

Te dane pozyska z układu czujników – inercyjnych, ultradźwiękowych i laserowych. Zostaną one następnie zintegrowane (już przez naziemny system) i scalone. W ten sposób powstanie precyzyjny model 3D, na którym zauważalne będą np. odkształcenia mostu czy niewielkie uszkodzenia. Będzie miał bowiem dokładność rzędu 1 cm (we wszystkich osiach XYZ). Model pozwoli także na wykonanie niezbędnych wyliczeń i będzie go można porównać z modelem tego samego obiektu sprzed np. pół roku. Będzie tak precyzyjny dzięki temu, że wielowirnikowiec przeleci nad mostem na niskim pułapie, w niewielkiej odległości od odwzorowywanych elementów i z prędkością gwarantującą ich uchwycenie w dużej rozdzielczości.

Połączą dotychczasowe rozwiązania
Platforma ma być także wyposażona w system antykolizyjny bazujący na algorytmach opartych na najnowszej generacji sieci neuronowych (tzw. deep learning), nad którymi od lat pracuje Neurosoft. – Innymi słowy: nauczy się rozpoznawać duże obiekty, np. drzewa, ale i sieci energetyczne, i dzięki temu będzie wiedział, że ma je ominąć – tłumaczy dr Szlachetko. – System uczy się rozpoznawania obiektów podobnie jak małe dziecko. Pokazuje się mu np. kilkanaście otagowanych zdjęć drzew, a potem kolejne zdjęcia i system decyduje na podstawie dotychczasowych informacji czy „widzi” drzewo czy nie. Jeśli się myli, jest korygowany przez człowieka. I w ten sposób rośnie baza jego wiedzy.

Dr Szlachetko tłumaczy, że systemy antykolizyjne oczywiście już istnieją, bo sensory ultradźwiękowe i podczerwone są powszechnie wykorzystywane. – Ale nie są zintegrowane w jeden kompletny system, który dostarczałby platformie kompletnych informacji i tworzył fuzje danych.  Nad takim systemem pracujemy – wyjaśnia.

Naukowiec podkreśla też, że innowacyjność projektu NeuroSpace polega właśnie na zintegrowaniu systemów, które do tej pory funkcjonowały na wielowirnikowcach, ale nie zostały ze sobą połączone. Obecnie takie platformy są wyposażane np. w kamery: wizyjną i termowizyjną, skaner czy radar, ale te systemy nawigacji i gromadzenia danych działają niezależnie od siebie. 

Półtora roku na badania, analizy i testy
NeuroSpace jest kolejnym wspólnym projektem Neurosoftu z naszymi naukowcami. Firma (założona na początku lat 90. przez absolwentów i pracowników Uniwersytetu Wrocławskiego i Politechniki Wrocławskiej) od początku swojej działalności współpracuje z naszymi specjalistami. W tym projekcie zespół dr Szlachetki będzie odpowiedzialny za opracowanie systemu antykolizyjnego i autonomicznego lotu, natomiast pracownicy Neurosoftu zajmą się opracowaniem systemu naziemnego i wykorzystaniem produktu do konkretnych rozwiązań. Na swoje działania zyskali ponad 2 mln zł dofinansowania z Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Neurospace ma być gotowe do grudnia 2017 r. Badania i analizy toczą się już na naszej uczelni i w siedzibie firmy, a testy wielowirnikowca są planowane na lotnisku w Oleśnicy. Platforma będzie miała rozpiętość około metra i będzie w stanie unieść pięć kilogramów aparatury.

Lucyna Róg