Prosjektleder: Esten I Grøtli, SINTEF Digital
Partnere: SINTEF F&A, SINTEF Digital, NTNU IMT, Argus, Lerow, Kongsberg Maritime Subsea, Kongsberg Seatex, AQS, Marine Design, Møre Maritime
Varighet: Q2 2015 – Q2 2019


Dette prosjektet til utvikle og demonstrere teknologier for undervannsfartøy utstyr med forskjellige verktøy for å utføre hyppige operasjoner på eksponerte lokasjoner, inkludert inspeksjon av merd og notvask.

Konseptstudie: Utsetting og innhenting av ROV

Aktivt regulert tugger which som stabiliserer ROVens pendelbevegelse.

Utsetting og innhenting av ROV (Remotly Operated Vehicle) blir idag gjort med kran fra tjenestefartøy. Ved høye bølger vil den relative bevegelsen. The korte værvinduet for eksisterende systemer for utsetting og innhenting er den mest begrensende faktoren for bruk av ROV i høye sjøtilstander. I denne studien er forskjellige konsepter for utsetting og innhenting undersøkt og evaluert basert på faktorer som funksjonalitet, sikkerhet, kompleksitet og kostnad.

Design av autonom notinspeksjonsoperasjon

Autonomous Job Analysis (AJA) er en ny metode for å designe og analysere autonome operasjoner. For å forenkle bruken av AJA er det blitt utviklet et grafisk verktøy kalt AJA canvas. Alle temaene som inngår i AJA analysen er samlet på en enkelt side, og for hvert tema er det laget relevante spørsmål man kan stille seg ved design av en autonom operasjon. Det er også gitt en rekke eksempelsvar for å støtte brukeren i analysen. Verktøyet er allerede blitt brukt for å bestemme hvordan autonome notinspeksjonsoperasjoner bør utføres. Utviklingen av AJA og AJA canvas er i stor grad blitt utført i det assosierte prosjektet Seatonomy.

Autonomom funksjonalitet for notinspeksjon i merd

Automatisk følig av taustruktur i kamerabilder

Ett av hovedmålene med dette prosjektet er å redusere avhengigheten av å ha operatør til stedet på merda ved notinspeksjon. Et viktig steg mot en mer autonom inspeksjon er å utvikle evnen for et undervannsfartøy til å bestemme sin egen posisjon og orientering relativt til nota. Det er derfor blitt utviklet en maskinsynsalgoritme som greier å følge merdas taustruktur i kamerabildet. Denne informasjonen vil være komplementær med informasjon fra andre sensorer, og derfor gjøre det mulig for fartøyet å nøyaktig bestemme den notrelative bevegelsen.

Prosjektet ligger i kjernen av Forskningsområde 1 – Autonome systemer og teknologier for fjerndrift av operasjoner.