Infrastruktura miejska znajduje się pod rosnącą presją. Drogi, mosty, tunele, korytarze użyteczności publicznej, obiekty energetyczne, sieci kolejowe i systemy wodociągowe starzeją się, a miasta stale się rozwijają. Jednocześnie od operatorów infrastruktury oczekuje się częstszych kontroli majątku bez znaczącego zwiększania kosztów pracy.
Tradycyjne metody inspekcji mają trudności z dotrzymaniem kroku.
Ręczne inspekcje są-czasochłonne, trudne do skalowania i czasami niebezpieczne. Kamery stacjonarne mogą zapewnić ciągłą widoczność w określonych lokalizacjach, ale nie mogą poruszać się po skomplikowanych środowiskach ani sprawdzać obszarów znajdujących się poza ich polem widzenia.
To właśnie tutaj roboty AI zyskują na popularności.
Roboty mobilne wyposażone w kamery, LiDAR, czujniki termiczne i inne ładunki inspekcyjne mogą poruszać się po infrastrukturze miejskiej i zbierać dane, zmniejszając jednocześnie potrzebę wysyłania personelu do trudnych lub niebezpiecznych obszarów.
Wśród tych systemów szczególnie interesujący jest robot czworonożny, ponieważ jego mobilność nóg umożliwia mu poruszanie się po schodach, nierównym podłożu, wąskich przejściach i w innych środowiskach, które mogą stanowić wyzwanie dla konwencjonalnych robotów kołowych.
Dlaczego inspekcja infrastruktury miejskiej staje się coraz trudniejsza
Miasta są zależne od tysięcy aktywów fizycznych działających każdego dnia. Problem w moście, tunelu, obiekcie energetycznym, rurociągu lub systemie transportowym może szybko spowodować zagrożenie dla bezpieczeństwa i kosztowne zakłócenia w świadczeniu usług.
Jednak wiele programów inspekcji infrastruktury w dalszym ciągu opiera się w dużym stopniu na okresowych kontrolach ręcznych.
Stwarza to kilka problemów:
Wysokie koszty pracy związanej z inspekcją
Ograniczona częstotliwość kontroli
Utrudniony dostęp do odległych obszarów
Zagrożenia bezpieczeństwa pracowników
Duże ilości zapisów z inspekcji ręcznych
Opóźniona identyfikacja nieprawidłowości w sprzęcie
Niespójne dane pomiędzy cyklami inspekcji
Problem staje się poważniejszy w miarę starzenia się infrastruktury.
Operatorzy nie mogą po prostu zwiększać liczby inspektorów za każdym razem, gdy rosną wymagania dotyczące inspekcji. Potrzebują bardziej skalowalnego sposobu gromadzenia informacji.
Roboty inspekcyjne napędzane sztuczną inteligencją-oferują jedno z możliwych rozwiązań.
Jak roboty AI zmieniają kontrolę infrastruktury
Główną zaletą robota inspekcyjnego AI jest mobilność.
Zamiast umieszczać czujniki w stałych lokalizacjach lub wysyłać techników po całej trasie inspekcji, robot mobilny może podróżować po środowisku i zbierać informacje z wielu punktów.
W zależności od platformy i ładunku robot inspekcyjny może rejestrować:
Obrazy wizualne o-wysokiej rozdzielczości
Obrazy termowizyjne
Dane LiDAR-u
Informacje akustyczne
Pomiary środowiskowe
Dane o stanie sprzętu
Oprogramowanie AI może następnie pomóc w zidentyfikowaniu nietypowych warunków i ustaleniu priorytetów obszarów wymagających uwagi człowieka.
Niekoniecznie eliminuje to kontrolę ręczną. Zamiast tego zmienia sposób, w jaki zespoły inspekcyjne spędzają czas.
Zamiast ręcznie sprawdzać każdą lokalizację, technicy mogą skoncentrować się na anomaliach zidentyfikowanych przez system robotyczny.
Dlaczego roboty czworokątne są przydatne w infrastrukturze miejskiej
Infrastrukturę miejską rzadko projektuje się wokół terenu-przyjaznego robotom.
Trasy inspekcji mogą obejmować schody, rampy, żwir, popękany chodnik, kanały odwadniające, wąskie korytarze i nierówne powierzchnie.
Czteroosobowy robot może zapewnić większą mobilność niż wiele konwencjonalnych kołowych platform inspekcyjnych.
Jego zdolność do wchodzenia po schodach i utrzymywania równowagi na nierównym terenie sprawia, że nadaje się do takich zastosowań, jak:
Inspekcja tunelu
Monitoring infrastruktury użytkowej
Kontrola obiektu kolejowego
Strefy dostępu do mostu
Patrol podstacji
Badania infrastruktury podziemnej
Dla operatorów infrastruktury ta mobilność może być ważniejsza niż sama prędkość robota.
Celem nie jest szybkie przemieszczanie się z jednego punktu do drugiego. Celem jest niezawodne dotarcie do trudnych miejsc inspekcji i zebranie przydatnych danych.
Zmniejszanie ryzyka dla pracowników inspekcji
Bezpieczeństwo pracowników to kolejny główny powód, dla którego miasta i firmy infrastrukturalne oceniają inspekcje robotyczne.
Niektóre środowiska inspekcji narażają pracowników na niepotrzebne ryzyko, w tym:
Ruch drogowy
Sprzęt elektryczny
Zamknięte przestrzenie
Słaba wentylacja
Niestabilne konstrukcje
Ekstremalne temperatury
Powódź
Potencjalnie skażone obszary
Robot napędzany sztuczną inteligencją-może najpierw zostać wysłany na dany obszar, aby dostarczyć informacji wizualnych lub środowiskowych.
Na przykład pies-robot wyposażony w kamery i czujniki środowiskowe mógłby sprawdzić tunel przed wejściem personelu. Uzyskane informacje mogą pomóc operatorom zrozumieć warunki panujące w miejscu pracy i określić, czy konieczne są dodatkowe środki ostrożności.
Robot nie zastępuje procedur bezpieczeństwa, ale może zapewnić kolejną warstwę świadomości sytuacyjnej.
Sztuczna inteligencja pomaga przekształcić dane z kontroli w działanie
Gromadzenie obrazów to tylko część problemu.
Operatorzy dużych infrastruktur mogą gromadzić tysiące obrazów z inspekcji i odczytów czujników. Ręczne przeglądanie wszystkiego wymaga czasu i stwarza ryzyko przeoczenia ważnych nieprawidłowości.
Oprogramowanie inspekcyjne oparte na sztucznej inteligencji- może pomóc w identyfikacji wzorców, takich jak:
Uszkodzenia powierzchni
Korozja
Pęknięcia lub anomalie konstrukcyjne
Przegrzanie sprzętu
Wyciek wody
Nieoczekiwane obiekty
Zmiany w stosunku do danych z poprzednich inspekcji
Dzięki temu zespoły konserwacyjne mogą ustalać priorytety swojej pracy.
Na przykład zamiast przeglądać każdy obraz z inspekcji długiego tunelu, operator mógłby najpierw sprawdzić lokalizacje oznaczone przez system sztucznej inteligencji.
Ludzka wiedza pozostaje niezbędna, szczególnie w przypadku końcowych ocen inżynieryjnych, ale sztuczna inteligencja może zmniejszyć ilość rutynowego przetwarzania danych.
Zastosowania w infrastrukturze miejskiej
Mosty i tunele
Systemy robotyczne mogą przeprowadzać inspekcje trudno dostępnych--obszarów i zbierać informacje wizualne lub termiczne bez konieczności przebywania personelu w strefie inspekcji przez dłuższy czas.
Infrastruktura kolejowa
Autonomiczne roboty mogą patrolować obiekty kolejowe, obszary usługowe, tunele i otaczającą infrastrukturę, szczególnie w okresach, gdy dostęp może być ograniczony.
Urządzenia energetyczne i użyteczności publicznej
Zrobotyzowana platforma inspekcyjna może monitorować podstacje i infrastrukturę użyteczności publicznej pod kątem nieprawidłowości wizualnych i zmian termicznych.
Infrastruktura wodna i podziemna
Tunele, przepompownie i korytarze użyteczności publicznej mogą stanowić środowisko trudne do rutynowej inspekcji przez człowieka. Roboty mobilne mogą zapewnić wstępne badania i ciągły monitoring.
Ekonomiczne uzasadnienie robotów infrastrukturalnych AI
Uzasadnienie biznesowe nie polega jedynie na zastąpieniu pracowników. Operatorzy infrastruktury muszą wziąć pod uwagę koszty przeoczonych problemów.
Naprawa drobnej nieprawidłowości w sprzęcie może być niedroga dzisiaj, ale niezwykle kosztowna w przypadku poważnej awarii. Częstsze przeglądy mogą pomóc we wcześniejszym zidentyfikowaniu problemów.
Roboty AI mogą wnieść swój wkład, umożliwiając:
Częstsze kontrole
Ograniczona powtarzalna praca
Szybsze gromadzenie danych
Lepsza ewidencja aktywów
Zmniejszone narażenie pracownika
Wczesna identyfikacja nieprawidłowości
Zwrot z inwestycji będzie zależał od rodzaju infrastruktury, częstotliwości inspekcji, środowiska i wymaganego stopnia automatyzacji.
Wyzwania nadal wymagają rozwiązania
Roboty inspekcyjne AI nie są rozwiązaniem uniwersalnym.
Żywotność baterii, zasięg komunikacji, warunki pogodowe, ograniczenia czujników i autonomiczna nawigacja mogą mieć wpływ na wydajność.
Jest jeszcze kwestia integracji danych. Robot może zbierać doskonałe dane z inspekcji, ale informacje te są mniej wartościowe, jeśli pozostają odizolowane od istniejących systemów zarządzania aktywami lub konserwacji firmy.
Z tego powodu pomyślne wdrożenia zwykle wymagają czegoś więcej niż tylko zakupu robota. Operatorzy muszą traktować czujniki, oprogramowanie, łączność, zarządzanie danymi i istniejący przepływ pracy w ramach jednego systemu.
Często zadawane pytania
Do czego wykorzystuje się roboty AI w inspekcji infrastruktury?
Robotów AI można używać do zbierania danych wizualnych, termicznych, LiDAR, środowiskowych i innych danych z inspekcji z mostów, tuneli, obiektów użyteczności publicznej, obiektów kolejowych, infrastruktury energetycznej i innych obiektów miejskich.
Dlaczego roboty czworonożne nadają się do inspekcji infrastruktury?
Czworonożny robot może poruszać się po schodach, nierównych powierzchniach, wąskich obszarach i innym trudnym terenie, w którym konwencjonalne roboty kołowe mogą mieć ograniczenia.
Czy psy-roboty mogą zastąpić inspektorów infrastruktury ludzkiej?
Generalnie nie. Systemy robotyczne są lepiej postrzegane jako narzędzia inspekcyjne, które automatyzują powtarzalne gromadzenie danych i pomagają inspektorom identyfikować obszary wymagające dokładniejszego zbadania.
Czy roboty AI mogą kontrolować infrastrukturę w nocy?
Tak. W zależności od konfiguracji czujników roboty mogą używać-kamer przy słabym oświetleniu, kamer termowizyjnych i innych czujników do inspekcji w nocy.
Jakie czujniki może wyposażyć robot do inspekcji infrastruktury?
W zależności od platformy ładunki mogą obejmować kamery optyczne, kamery termowizyjne, LiDAR, czujniki gazu, czujniki akustyczne, detektory promieniowania i inny specjalistyczny sprzęt inspekcyjny.
Czy roboty inspekcyjne AI nadają się do inteligentnych miast?
Tak. Mogą uzupełniać czujniki stacjonarne, sieci IoT, cyfrowe bliźniaki i platformy zarządzania aktywami, zapewniając mobilne dane z inspekcji z lokalizacji, których systemy stacjonarne nie mogą łatwo monitorować.
Wniosek
Inspekcja infrastruktury miejskiej stoi przed podstawowym problemem: miasta mają więcej zasobów do monitorowania, ale zasoby inspekcji nie rosną w tym samym tempie.
Roboty mobilne-zasilane sztuczną inteligencją oferują praktyczny sposób na wypełnienie części tej luki.
Łącząc autonomiczną nawigację, zaawansowane czujniki, analizę opartą na sztucznej inteligencji- i zdalną obsługę, zrobotyzowane platformy inspekcyjne mogą zbierać bardziej spójne dane, zmniejszając jednocześnie potrzebę umieszczania pracowników w trudnych warunkach.
W zastosowaniach, w których teren jest złożony, czworonożny robot ma szczególną zaletę. Możliwość poruszania się po schodach, nierównych powierzchniach, tunelach i środowiskach przemysłowych sprawia, że jest to przydatna platforma do inspekcji infrastruktury nowej generacji.
Najbardziej realistyczna przyszłość to nie ta, w której roboty całkowicie zastąpią zespoły inspekcyjne. To taki, w którym roboty zajmują się bardziej rutynowym gromadzeniem danych, podczas gdy inżynierowie i technicy skupiają się na decyzjach, konserwacji i problemach, które naprawdę wymagają ludzkiej wiedzy.
