Bekijk desktop versie

 4856

Wie zijn wij?

Wie zijn wij?De Nederlandse Vereniging voor Doelmatig Onderhoud (NVDO) is dé toonaangevende brancheorganisatie die middels belangenbehartiging, kennisoverdracht en netwerken ondersteuning biedt aan bedrijven en personen die bij de besluitvorming op het gebied van Beheer en Onderhoud/Asset Management betrokken zijn en daarmee de Nederlandse...

Lees verder

Kleine drones kunnen gaslek lokaliseren

Vrijdag, 10 september 2021 04:03
Kleine drones kunnen gaslek lokaliseren

Een gaslek in een groot gebouw of op een industrieterrein is soms moeilijk op te sporen. Om dit opsporen te versnellen, ontwikkelden onderzoekers van de TU Delft, de Universiteit van Barcelona en Harvard University een zwerm kleine drones die autonoom gaslekken in binnenruimtes kunnen lokaliseren.

 

 

 

De grootste uitdaging van het project was de ontwikkeling van artificiële intelligentie. Deze moet passen binnen de krappe reken- en geheugenbeperkingen van de drones. De onderzoekers hebben zich voor de oplossing laten inspireren door  navigatie- en zoekstrategieën in de natuur. Het onderzoek is een belangrijke stap in de ontwikkeling van intelligentie van kleine robots.

Zelfstandig gasbronnen lokaliseren
Gasbronnen zelfstandig lokaliseren is niet eenvoudig. Bepaalde dieren kunnen gassen effectiever opsporen dan kunstmatige gassensoren. Ook reageren op snelle veranderingen in gasconcentraties is geen evidentie, terwijl de omgeving eveneens complex kan zijn. Veel van het onderzoek richtte zich daarom op zelfstandige robots die naar een gasbron zoeken in vrij kleine omgevingen zonder obstakels, waarin de bron gemakkelijker te vinden is.

Klein en licht
Een zwerm kleine drones betreedt een gebouw met de opdracht een gaslek te vinden. Het onderzoeksteam gebruikt hiervoor commercieel verkrijgbare CrazyFlie-drones met een diameter van 12 cm en een gewicht van iets meer dan 35 gram.

In drie dimensies zoeken
“We zijn ervan overtuigd dat werken met een zwerm kleine drones een veelbelovende aanpak is voor autonome lokalisatie van gasbronnen”, zegt Guido de Croon, hoogleraar bij het Micro Air Vehicle laboratory van de TU Delft. “Door de geringe omvang van de drones zijn ze zeer veilig voor mensen en spullen die zich eventueel nog in het gebouw bevinden. En omdat ze zich vliegend voortbewegen, zullen ze uiteindelijk in drie dimensies naar de bron kunnen zoeken. Bovendien zijn ze door hun kleine formaat ook bruikbaar in kleine binnenruimtes. En een gasbron kan sneller worden gelokaliseerd omdat er met een zwerm drones wordt gewerkt. In hun zoektocht naar de echte bron laten ze zich niet foppen door lokale maxima van de gasconcentratie.”

Grootte heeft ook nadelen
De grootte heeft ook nadelen. Omdat de drones zo klein zijn, is het moeilijk om ze van intelligentie te voorzien die nodig is voor autonome lokalisatie van een gasbron. De sensoren en rekenkracht aan boord van de drones zijn beperkt. Ze zijn niet geschikt voor het type algoritme dat auto’s gebruiken om autonoom te kunnen rijden. Daarnaast brengt het samenwerken in een zwerm eveneens uitdagingen met zich mee. De drones moeten elkaar opmerken om samen te werken en om botsingen te voorkomen.

Kunstmatige intelligentie geïnspireerd op de natuur
“In de natuur zijn er allerlei voorbeelden van succesvolle navigatie en lokalisatie van geurbronnen met zeer beperkte middelen”, aldus Bart Duisterhof. Hij werkte aan het onderzoek in het kader van zijn masterscriptie aan de TU Delft. “Denk maar aan fruitvliegjes. Die weten ’s zomers met hun kleine hersentjes van zo’n 100.000 neuronen onfeilbaar de bananen in je keuken te vinden. Ze doen dit door handig eenvoudige acties te combineren, zoals tegen de luchtstroom in vliegen, of juist loodrecht op de luchtstroom, afhankelijk van of ze de geur wel of niet ruiken. Omdat we op onze robots geen luchtstroomsensoren hebben, konden we dit gedrag niet direct kopiëren, maar we hebben onze robots wel vergelijkbaar eenvoudig gedrag bijgebracht om hun taak te volbrengen.”

Insectenalgoritme
De kleine drones beschikken voor hun navigatie over een nieuw ‘insectenalgoritme’, Dit algoritme kreeg de naam ‘Sniffy Bug’. In eerste instantie verspreiden de drones zich zoveel mogelijk over de omgeving, terwijl ze obstakels en elkaar ontwijken. Zodra een drone gas detecteert, geeft hij dit door aan de anderen. Vanaf dat moment gaan de drones met elkaar samenwerken om zo snel mogelijk de gasbron te vinden. De zwerm zoekt dan de maximale gasconcentratie met een algoritme genaamd ‘particle swarm optimization’ (PSO). Elke drone fungeert daarbij als een ‘deeltje’.

Praktische toepassingen
De Croon: “Dit onderzoek toont aan dat zwermen kleine drones zeer complexe taken kunnen uitvoeren. We hopen dat dit onderzoek een inspiratie vormt voor andere roboticaonderzoekers om te heroverwegen welk type AI nodig is voor autonoom vliegen.”

Toekomst
Meer ontwikkeling is nodig voor de omzetting van het project in een volledig werkend product. Driedimensionaal bewegen om gasbronnen op variabele hoogtes te kunnen lokaliseren moet bijvoorbeeld nog verder worden onderzocht. Ook de betrouwbaarheid van de navigatie moet nog omhoog vóór de drones in echte noodscenario’s dienst kunnen doen.

Meer toepassingen
Het huidige resultaat is volgens de onderzoekers alvast veelbelovend. De ontwikkelde algoritmen zijn toe te passen bij het opsporen van gaslekken in gebouwen, maar kunnen ook worden gebruikt voor wetenschappelijke missies zoals het opsporen van methaan op Mars, of zakelijke toepassingen zoals het vroegtijdig opsporen van ziekten of plagen in kassen.

Met dank aan Maakindustrie

Belangrijke wijziging voor toestemming voor cookies voor Advertenties en Social Media. Bekijk wat wij gebruiken als we de cookie plaatsen op onze cookie statement pagina.

Als je niet wil dat jouw internetgedrag voor deze doeleinden gebruikt wordt, wijzig dan de Cookie-instellingen.

Instellingen aanpassen