Robocademy

ITN Robocademy

Robuste, zuverlässige und autonome Unterwassersysteme, wie beispielsweise das autonome DFKI-Unterwasserfahrzeug Dagon, sollen die Nachwuchswissenschaftler im Rahmen der Robocademy entwickeln. (Quelle: DFKI GmbH)
Robuste, zuverlässige und autonome Unterwassersysteme, wie beispielsweise das autonome DFKI-Unterwasserfahrzeug Dagon, sollen die Nachwuchswissenschaftler im Rahmen der Robocademy entwickeln. (Quelle: DFKI GmbH)
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Das Robocademy ITN wird ein europäisches Trainings- und Forschungsnetzwerk etablieren, um Schlüsselqualifikationen und Technologien für die wissenschaftliche und wirtschaftliche Erkundung der Weltmeere (z.B. zukünftige Offshore-Ölfelder) zu entwickeln. Durch die enge Zusammenarbeit von führenden Forschungseinrichtungen, der Industrie sowie kleinen und mittelständischen Unternehmen aus den Bereichen Robotik, Meerestechnologie, Meereswissenschaft und der Offshore-Industrie wird die Robocademy den Nachwuchswissenschaftlern erstklassige Trainings- und Forschungsmöglichkeiten bieten. In ausgesuchten und exzellent betreuten Forschungsprojekten werden die Robocademy Teilnehmer den Stand der Technik in Sachen robuster, verlässlicher und autonomer Systeme vorantreiben. Spezialisierte wissenschaftliche Trainingsmodule werden den Teilnehmern sowohl eine gute Grundlage in Robotik als auch eine Einführung in Themen bieten, die spezifisch für ihren Forschungsbereich sind. Abgerundet werden die Module durch ein hochqualitatives Soft-Skills-Trainingsprogramm und durch die Möglichkeit, Hands-On-Erfahrung in der maritimen Industrie und in ozeanographischen Forschungsinstituten zu sammeln. Die Robocademy trägt somit dazu bei, den hohen Bedarf an jungen Fachkräften zu decken, der so dringend auf dem wachsenden Feld der Unterwassersysteme und -robotik benötigt wird. Für die europäische Industrie und Wissenschaft sind diese Experten entscheidend, um Fuß gegen die Wettbewerber aus Nordamerika und Asien zu fassen. Für die ESRs eröffnet die Robocademy exzellente Karrieremöglichkeiten sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie.

Laufzeit: 01.01.2014 bis 30.12.2017
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Europäische Union
Siebtes Rahmenprogramm der Europäischen Union
Marie Curie Training Network
Förderkennzeichen: EU Finanzierung, Marie Curie Training Network, Förderkennzeichen 608096
Partner: Projektpartner: Heriot-Watt University, Tallinna Tehnikaulikool, Universitat de Girona, Natural Environment Research Council, NATO Science and Technology Organisation, National Technical University of Athens, Atlas Elektronik GmbH, Seebyte Ltd, Graal Tech SRL. Assoziierte Projektpartner: Alfred-Wegener-Institut für Polarforschung, Univesitat Politecnica de Catalunya, Subsea7 Ltd., Marine Systems Institute, BP Exploration Operating Co Ltd., BAE Systems Ltd.,
Anwendungsfelder: Unterwasserrobotik
Verwandte Projekte: ITN Stardust
Arbeitspaket Nahbereichsnavigation und Manipulation von Weltraumschrott und Asteroiden (02.2013- 01.2017)
Verwandte Robotersysteme: DAGON
DAGON

Projektdetails

Zwei Drittel der Oberfläche unseres Planeten sind mit Wasser bedeckt. Unsere Ozeane versorgt uns mit Nahrungsvorräten, Ressourcen und tragen unser Wetter über den Globus. Um diese Ressourcen und Phänomene zu verstehen und zu nutzen, benötigen wir einen fortgeschrittenen Zugang und Messwerte unserer Ozeane. Unterwasserrobotik ist von großer Wichtigkeit für die europäischen wirtschaftlichen und ökologischen Interessen. Das Deep Water Horizon Desaster von 2010 unterstreicht das Verlangen der Industrie danach, ihre Infrastruktur in der Tiefsee durch Unterwasseroperationen sicher und ohne ökologische Risiken zu installieren, zu betreiben und zu warten. Während die weltweite Sorge über globale Erwärmung und Verschmutzung wächst, spielen autonome Unterwasserroboter eine größer werdende Rolle in der Messung von Daten, die für unser Verständnis der wissenschaftlichen Phänomene essentiell sind. Und während globale Gefahren für unsere nationale Sicherheit wachsen, werden unbemannte Unterwasserroboter routinemäßig eingesetzt, um potenzielle Gefahren in wirtschaftlich kritischen Häfen zu untersuchen und in humanitärer Mission Minen entlang der Küsten zu entschärfen. Unbemannte Unterwasservehikel (UUVs) müssen nicht nur robust und ausgereift sein. Viel wichtiger ist die Ausstattung mit fortgeschrittenen, kognitiven und schlussfolgernden Fähigkeiten, um die Umwelt zu erfassen, zu verstehen und entsprechend zu handeln. Die strategische Forschungsagenda für Robotik in Europa, ausgestellt durch die Europäische Technologie Plattform für Robotik (EUROP) von 2009 betont die zukünftig starke Nachfrage nach Robotern mit einem hohen Grad an Autonomie. Unterwasser Robotik stellt Herausforderungen dar, die sich von anderen Themenbereichen durch ihre Trägerplattformen und physischen Eigenschaften abheben. Die Morphologie des physischen Designs und die damit verbundenen Sensor- und Steuersysteme müssen berücksichtigt werden. Darüber hinaus ist der Ozean undurchsichtig für elektromagnetische Signalübertragung und bietet eingeschränkte optische Sichtweite. Schall ist der Schlüssel für die Abtastung, wie Beispiele aus dem maritimen Tierreich zeigen. Solche Geräusche stellen die größte Herausforderung bei Störungen der Sensordaten aller Art und der eingeschränkten Kommunikationsbandweite dar. Letztere limitiert die Möglichkeiten der direkten Kontrolle durch den Operator und forcieren das Verlangen nach größerer Autonomie in der Robotik. Europa steht in starker Konkurrenz zu den USA und Kanada im Feld der Robotik. Der Markt wird von den amerikanischen und kanadischen Herstellern dominiert und führende ozeanographische Forschungsinstitute nutzen die Ausstattung von Herstellern aus Übersee. Vielversprechende Nachwuchsforscher verlassen Europa, um Forschungsinstituten in Nordamerika beizutreten, die sich auf Unterwasserrobotik spezialisiert haben. Auf der anderen Seite wächst der Markt weiter. Führende Industriestudien des Energiewirtschaft-Analysten Douglas Westwood prognostizieren ein weltweites Investitionsvolumen von 1,8 bis 3,7 Milliarden US-Dollar im Bereich der autonomen Unterwasservehikel-Technologie im Jahr 2017, ausgehend vom Wachstum in Tiefsee der Öl- und Gasförderung, Küstensicherheit, Klimaforschung und EEZ Landgraben Kartografie. Andere Analysten erwarten noch größere Investitionen in der autonomen Unterwassertechnologie durch neue unbemannte Offshore-Infrastrukturen in der Arktis, dem Golf von Mexiko, Westafrika und Südamerika und durch das anhaltende Wachstum in der Klimafreundlichen-Offshore-Generation (Wind- und Wasserkraft).


Weitere Informationen auf www.robocademy-project.eu

Publikationen

2019

Results from the Robocademy ITN: Autonomy, Disturbance Rejection and Perception for Advanced Marine Robotics
Matias Valdenegro-Toro, Mariela De Lucas Alvarez, Mariia Dmitrieva, Bilal Wehbe, Georgios Salavasidis, Shahab Heshmati-Alamdari, Juan Francisco Fuentes-Pérez, Veronika Yordanova, Klemen Istenic, Thomas Guerneve
Oct/2019.

2017

Online Model Identification for Underwater Vehicles through Incremental Support Vector Regression
Bilal Wehbe, Alexander Fabisch, Mario Michael Krell
In IEEE/RSJ, (IROS-17), 24.9.-28.9.2017, Vancouver, British Columbia, IEEE, pages 4173-4180, Sep/2017. IEEE/RSJ. ISBN: 9781538626818.
Learning Coupled Dynamic Models of Underwater Vehicles using Support Vector Regression
Bilal Wehbe, Mario Michael Krell
In Proceeding of Oceans '17 MTS/IEEE Aberdeen, (OCEANS-17), 19.6.-22.6.2017, Aberdeen, IEEE, Jun/2017. MTS/IEEE. ISBN: 9781509052783.
Experimental Evaluation of Various Machine Learning Regression Methods for Model Identification of Autonomous Underwater Vehicles
Bilal Wehbe, Marc Hidebrandt, Frank Kirchner
In Proceedings of 2017 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), (ICRA-17), 29.5.-3.6.2017, Sands Expo and Convention Centre, IEEE, pages 4885-4890, May/2017. IEEE Robotics and Automation Society. ISBN: 9781509046324.
Online Adaptive Modeling for Fault Detection of Underwater Thrusters
Samy Nascimento, Su-Kyoung Kim, Frank Kirchner
Editors: Abdel Aitouche
In Proceedings of the 14th International Workshop on Advanced Control and Diagnosis, (ACD-2017), 16.11.-17.11.2017, Bucharest, IEEE, 2017.

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zuletzt geändert am 11.09.2024