Drones para mejorar las inspecciones de buques de gran tonelaje
La inspección de buques de gran tonelaje, como son petroleros, graneleros o buques portacontenedores, tiene como objetivo evitar accidentes marítimos de consecuencias catastróficas, que, a menudo, tienen su origen en fallos estructurales de los buques. Es una actividad muy compleja, en la que se lleva a cabo la revisión visual de centenares de miles de metros cuadrados de acero en entornos hostiles. Además, su coste es elevado y puede llegar a consumir una gran cantidad de tiempo durante el cual el barco no puede ser utilizado para el transporte.
El equipo de robótica aérea del grupo de Sistemas, Robótica y Visión (SRV) de la Universidad de las Illes Balears 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 buque mediante la detección de pérdidas de revestimiento, corrosión y grietas, que son los defectos típicos que se pueden presentar en las superficies metálicas de estas embarcaciones. De esta manera, se pretende 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.
La inspección de buques de gran tonelaje, como son petroleros, graneleros o buques portacontenedores, tiene como objetivo evitar accidentes marítimos de consecuencias catastróficas, que, a menudo, tienen su origen en fallos estructurales de los buques. Es una actividad muy compleja, en la que se lleva a cabo la revisión visual de centenares de miles de metros cuadrados de acero en entornos hostiles. Además, su coste es elevado y puede llegar a consumir una gran cantidad de tiempo durante el cual el barco no puede ser utilizado para el transporte.
El equipo de robótica aérea del grupo de Sistemas, Robótica y Visión (SRV) de la Universidad de las Illes Balears 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 buque mediante la detección de pérdidas de revestimiento, corrosión y grietas, que son los defectos típicos que se pueden presentar en las superficies metálicas de estas embarcaciones. De esta manera, se pretende 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.
En la actualidad, el grupo SRV participa en el proyecto europeo 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 (barcos portacontenedores, graneleros, petroleros, etc.), así como de tanques de almacenamiento.
El desarrollo contempla 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.
El resultado sería un modelo 3D de la estructura con múltiples capas de información, utilizable en distintas rondas de inspección para poder analizar la progresión de ciertos defectos. La interacción con el sistema se lleva a cabo 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.
Las tareas de la UIB en BW2 comprenden el desarrollo de, en primer lugar, 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, y, en segundo lugar, modelos de aprendizaje profundo para la detección de defectos de las estructuras inspeccionadas, tales como la pérdida de revestimiento, la presencia de corrosión o la proliferación de bioincrustaciones en la parte sumergida del casco del barco. Para ello, el dron está equipado con un escáner láser 3D, cámara o cámaras 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 llevado a cabo en la Universidad de Klagenfurt (Austria). Los investigadores Francesc Bonnín Pascual, Emilio García Fidalgo y Alberto Ortiz viajaron hasta allí con el dron para realizar pruebas de navegación autónoma y avanzar en la integración del software de control del dron. El grupo Control of Networked Systems del Institute of Smart Systems Technologies, dirigido por el doctor Stephan Weiss, actuó como anfitrión del grupo de la UIB durante la visita.
La integración de software y las pruebas posteriores se realizaron en la instalación denominada Drone Hall, la instalación de prueba de drones más grande de Europa. Esta instalación cuenta con un equipo de captura de movimiento OptiTrack dotado de 37 cámaras que permiten determinar con precisión submilimétrica la posición de un objeto, por ejemplo, un dron, en una estancia de 10 metros de altura, con el objetivo de realizar pruebas de evaluación y ajustes de forma controlada.
Durante las pruebas, se evaluó un odómetro 3D basado en un escáner láser 3D desarrollado por el equipo de la UIB denominado LiODOM, el odómetro 3D visual inercial (VIO) desarrollado por el equipo de la Universidad de Klagenfurt, y se avanzó en la fusión de ambos odómetros 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 odometría, del cual se deriva una nube de puntos global de toda la misión donde se puede percibir el entorno de operación, incluida la estructura inspeccionada.
El equipo del grupo de Sistemas, Robótica y Visión de la UIB que participa en el proyecto BUGWRIGHT2 está integrado por el doctor Alberto Ortiz Rodríguez, catedrático del Departamento de Ciencias Matemáticas e Informática; el doctor Francesc Bonnín Pascual, profesor contratado doctor del Departamento de Ciencias Matemáticas e Informática; Emilio García Fidalgo, investigador posdoctoral y profesor asociado del Departamento de Ciencias Matemáticas e Informática, y los investigadores predoctorales Antoni Tauler Rosselló y Miquel Serra Perelló.
