CIAM

Cooperative Development of a Comprehensive Integrated Autonomous Underwater Monitoring Solution

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Im Projekt CIAM werden autonome Unterwasserfahrzeuge (AUVs) entwickelt, die in der Lage sind, selbstständig Inspektionsmissionen mit einer Fahrtstrecke von 500km durchzuführen. Dadurch sind keine Versorgungsschiffe mehr erforderlich und eine Mission kann in einem Hafen gestartet werden und in einem weit entfernten anderen Hafen enden. Dazu werden zwei innovative AUVs konzipiert, gefertigt, integriert und getestet: eines für eine Tauchtiefe von 1000m, das andere für 5000m. Der Fokus liegt dabei u.a. auf einem effizienten Antrieb, einer neuartigen Energieversorgung inkl. Brennstoffzelle, innovativer Sensorik (kompakter Sub-Bottom-Profiler, Messung des elektrischen Feldes) sowie einer langzeit-robusten Software. Verschiedene Komponenten des Systems können während bestimmter Missionssegmente intelligent zu- oder abgeschaltet werden, um die Energieeffizienz des Gesamtsystems zu erhöhen, ohne dabei auf eine gute Navigationsqualität zu verzichten. Für die Ausbringung bzw. Einholung der AUVs von einem Schiff (sofern die Mission dies erfordert) wird eine aktuierte Docking-Station entwickelt. Ziel des Projektes ist es, regelmäßige Langstrecken-Inspektionen zu ermöglichen, ohne auf die Verfügbarkeit von Schiffen bzw. gute Wetterbedingungen an der Wasseroberfläche angewiesen zu sein.

Laufzeit: 01.05.2021 bis 31.10.2024
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz
Förderkennzeichen: 03SX540D
Partner:

Rosen Gruppe
FormLED GmbH
INNOMAR
balticFuelCells GmbH
TU Berlin
HafenCity University Hamburg
Universität Freiburg
GEOMAR

Anwendungsfelder: Unterwasserrobotik

Videos

CIAM: Erkundung der Herausforderungen von Andockvorgängen mit einem ferngesteuerten AUV

Video-Vorschaubild
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Autonome Unterwasserfahrzeuge (AUVs) werden bereits zur Inspektion von Strukturen in tiefen Gewässern eingesetzt. Noch werden die Systeme jedoch von großen Versorgungsschiffen begleitet, auf See ausgesetzt und wieder eingeholt - ein riskantes und zugleich kostspieliges Unterfangen. Gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung entwickelt das DFKI im Verbundprojekt CIAM ("Cooperative Development of a Comprehensive Integrated Autonomous Underwater Monitoring Solution") intelligente AUVs. Diese Systeme sind in der Lage, große Entfernungen zu überwinden und Tiefseeanlagen an verschiedenen Standorten zu überwachen, ohne dass zusätzliche Schiffe eingesetzt werden müssen. Die Energieversorgung (und perspektivisch auch das Auffangen liegengebliebener Unterwasserfahrzeuge sowie der Informationsaustausch) soll durch angetriebene Ladestationen sichergestellt werden, die je nach Bedarf ausgesandt werden und autonom an die Systeme andocken können.

Das Video zeigt Versuche im großen Salzwasserbecken der Maritimen Forschungshalle des DFKI in Bremen. Bis die eigentliche Hardware zur Verfügung steht, dient das technisch ähnlich ausgestattete AUV Cuttlefish als Platzhalter für die Ladestation und das Rohr als Platzhalter für das Zielfahrzeug. Der Andockvorgang, der hier noch manuell erfolgt, ist selbst in ruhigen Gewässern ein hochkomplexer Vorgang. Um im Nachhinein zu überprüfen, wie genau dieser Vorgang funktioniert hat, können die Positionen des Tintenfisches und der Röhre mit Hilfe eines Qualisys Motion-Tracking-Systems live verfolgt werden. Dazu werden mehrere reflektierende Kugeln an den Oberflächen der Systeme angebracht, die von insgesamt zwölf Kameras mit UV-Strahlern verfolgt werden können.

Publikationen

2024

Autonomous Docking between a Mobile Subsea Docking Station and an AUV while in Motion
Nikolas Dahn, Christopher Gaudig, Tim Lehr, Niklas Pech, Peter Kampmann, Leif Christensen, Frank Kirchner
In OCEANS, (OCEANS-2024), 23.9.-26.9.2024, Halifax, Kanada, IEEE, Sep/2024.
Segmentation of Multibeam Echosounder Bathymetry and Backscatter
Jeremy Paul Coffelt, Amos Smith, Niklas Conen, Peter Kampmann
In OCEANS 2024 Singapore, (OCEANS-2024), 14.4.-18.4.2024, Singapore, IEEE, 2024. MTS/IEEE OES.

2022

The Hydrobatic Dual-Arm Intervention AUV Cuttlefish
Leif Christensen, Jens Hilljegerdes, Michael Zipper, Andrej Kolesnikov, Benjamin Hülsen, Christian Ernst Siegfried Koch, Marc Hildebrandt, Leon C. Danter
In OCEANS 22 Hampton Roads, (OCEANS-2022), 17.10.-20.10.2022, Hampton Roads, VA, IEEE, pages 1-8, Oct/2022. MTS / IEEE OES.
A Deep Learning Framework for Semantic Segmentation of Underwater Environments
Amos Smith, Jeremy Coffelt, Kai Lingemann
In OCEANS 22 Hampton Roads, (OCEANS-2022), 17.10.-20.10.2022, Hampton Roads, VA, IEEE, Oct/2022. MTS / IEEE OES.
Necessity of Hydrostatic Stability in Autonomous Underwater Vehicles on Intervention Missions
Tobias Rossol, Christian Ernst Siegfried Koch, Ralf Bachmayer, Frank Kirchner
In OCEANS 22 Hampton Roads, (OCEANS-2022), 17.10.-20.10.2022, Hampton Roads, VA, IEEE, pages 1-10, Oct/2022. MTS / IEEE OES.

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zuletzt geändert am 11.09.2024