El equipo de robótica aérea del grupo de Sistemas, Robótica y Visión (SRV) de la Universidad de las Islas Baleares (UIB) ha desarrollado un dron y diferentes modelos de aprendizaje profundo para incrementar la calidad y la seguridad de las inspecciones en petroleros y barcos portacontenedores.
Este tipo de inspecciones en barcos de gran tonelaje tienen como objetivo evitar accidentes marítimos de consecuencias catastróficas, que a menudo tienen su origen en fallos estructurales de los buques, ha indicado la UIB en un comunicado.
Se trata de una actividad "muy compleja", que supone la revisión visual de cientos de miles de metros cuadrados de acero, en entornos hostiles. Además, su coste es elevado y puede requerir mucho tiempo, durante el cual el barco no puede utilizarse para el transporte.
El equipo de robótica aérea del SRV acumula ya una larga trayectoria en el desarrollo de drones dotados de cámaras y sensores que son capaces de proporcionar información sobre el estado del barco mediante la detección de pérdidas de revestimiento, corrosión y grietas, que son los defectos típicos que pueden presentarse en las superficies metálicas de estos buques.
El objetivo es mejorar la calidad de estas inspecciones, a la vez que se incrementa la seguridad del personal que trabaja en ellas y se reduce el tiempo y el coste de cada inspección.
El grupo SRV participa en el proyecto "BUGWRIGHT2", financiado por la Unión Europea a través del programa marco H2020, que tiene como objetivo desarrollar un sistema de asistencia a la inspección y mantenimiento de la parte exterior del casco de barcos de gran tonelaje como portacontenedores, cargueros a granel y petroleros, así como de tanques de almacenamiento.
El desarrollo prevé la gestión de una flota heterogénea de robots con diversas capacidades de locomoción (drones, trepadores magnéticos aéreos y terrestres, y vehículos submarinos) capaces, entre otras funciones, de escanear de forma autónoma grandes estructuras metálicas.
Darían como resultado un modelo 3D de la estructura con múltiples capas de información, que se puede utilizar en diferentes rondas de inspección para poder analizar la progresión de ciertos defectos.
"La interacción con el sistema se realiza mediante la recreación de un modelo de la estructura en un entorno de realidad virtual, enriquecido con la información recolectada por los robots a medida que tiene lugar la operación", indica la nota.
Las tareas de la UIB en BW2 comprenden el desarrollo de un dron capaz de escanear la estructura en inspección de forma robusta y detallada, recolectando imágenes e información 3D para la reconstrucción de la estructura; así como de modelos de aprendizaje profundo para la detección de defectos de las estructuras inspeccionadas como pueden ser la pérdida de revestimiento, la presencia de corrosión y la proliferación de bioincrustaciones en la parte sumergida del casco.
Para ello, el dron está equipado con un escáner láser 3D, cámara RGB, un receptor UWB, una unidad inercial y altímetros.
Recientemente, parte del equipo del SRV ha participado en las pruebas de integración del proyecto BUGWRIGHT2, que se han realizado en la Universidad de Klagenfurt (Austria).
Los investigadores Francisco Bonnín Pascual, Emilio García Fidalgo y Alberto Ortiz viajaron con el dron para realizar pruebas de navegación autónoma y avanzar en la integración del software de control del dron.
La integración de software y las pruebas posteriores se realizaron en la instalación denominada "Drone Hall", la mayor instalación de test de drones de Europa, dotada de un equipo de captura de movimiento OptiTrack con 37 cámaras que permiten determinar con precisión submilimétrica la posición de un dron hasta los 10 metros de altura, con el objetivo de realizar pruebas de evaluación y ajustes de manera controlada.
Durante las pruebas se evaluaron un "hodómetro" 3D desarrollado por el equipo de la UIB denominado LiODOM, y el "hodómetro 3D visuoinercial (VIO)" desarrollado por el equipo de la Universidad de Klagenfurt, y se avanzó en la fusión de los dos hodómetros para conseguir un estimador de movimiento mejorado para el dron.
También se puso a punto un sistema SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) desarrollado por el equipo de la UIB que emplea LiODOM como fuente de hodometría.
