View Project

Norwegian AI Directory

Tetherless robot for biofouling prevention and inspection in salmon farming


Description:

Begroing er uønsket vekst av organismer på not. Dette er en av hovedutfordringene i lakseoppdrett som håndteres hovedsakelig med hyppig høytrykksspyling av not i sjø. Denne operasjonen er arbeidskrevende og har negativ innvirkning på fiskens helse og velferd. NetClean 24/7 prosjektet introduserer en ny strategi for å håndtere begroing, hvor man aktivt forebygger begroing fremfor dagens løsning med periodisk høytrykksspyling. Konseptet går ut på å utvikle en autonom robot som hindrer begroing i tillegg til at den overvåker notens tilstand og miljøforholdene i merden. Denne kompakte og energieffektive roboten vil installeres permanent i merden med en dokkingstasjon. Prosjektet vil kunne føre til et teknologisk gjennombrudd som kombinerer autonome systemer, sensorer og teknologi for dokkingstasjoner. Prosjektet vil med dette danne grunnlaget for neste generasjons rengjørings- og overvåkingsverktøy for oppdrettsindustrien. Flere kamera og miljøsensorer vil integreres i roboten, dette muliggjør daglig inspeksjon av noten samtidig som roboten logger data for å vurdere miljøforholdene i merden. Dokkingstasjonen lader og overfører data fra roboten til kontrollrommet for videre analyse og visualisering. Prosjektgruppen består av prosjekteier Remora Robotics, Aandraa Data Instruments og Nordlaks, med SINTEF Ocean og NTNU som forskningspartnere. Sammen skal vi utvikle denne autonome, trådløse roboten som vil gi lakseindustrien en effektiv og robust løsning for rengjøring og overvåkning av merder. Videre vil roboten muliggjøre en mer kontinuerlig overvåking av merd og miljø, øke røkterens kontroll over anleggsoperasjoner og gi data for beslutningsstøtte for drift. Ved å fremme automatisering og fjernstyring vil denne nye teknologien støtte ønsket vekst i lakseoppdrett og legge til rette for å sikre operasjoner på nye og mer eksponerte lokaliteter. NetClean 24/7 vil i stor grad bidra til å gjøre akvakultur mer bærekraftig og fremtidsorientert. I arbeidspakke 1 har de autonome funksjonene til roboten blitt analysert ved hjelp av verktøyet Seatonomy og gjennom intervjuer med prosjektpartnerne. Resultatet ble en detaljert oversikt over robotens egenskaper, sensorer, kommunikasjonskrav og feilhåndteringssystem. Disse resultatene ble presentert på konferansen IEEE MED og er tilgjengelig som en vitenskapelig forskningsartikkel. To masterstudenter ved NTNU har arbeidet tett med forskere i SINTEF med å utvikle algoritmer for baneplanlegging og kontrollsystemer for denne roboten ved å benytte en enkel modell av selve roboten i et simuleringsverktøy med en statisk merd. Mer spesifikt ble det utviklet konsepter for adaptiv baneplanlegging og styringssystemer, i tillegg til at disse ble implementert på en farkost og testet i basseng. I disse forsøkene ble det vist at roboten var i stand til å autonomt oppdatere den planlagte banen og unngå kollisjoner med både statiske og dynamiske hindringer. Modelleringen samt konseptene for baneplanlegging og styringssystem har blitt akseptert som publikasjon hos konferansene IEEE ICAR 2021 og Oceans 2021, og forsøkene utført i basseng vil sendes til tidsskriftmagasin. Den matematiske modellen av roboten som ble brukt i dette prosjektet var forenklet, men med grunnlag i dette arbeidet jobbes det nå med å utvikle en mer detaljert matematisk modell av roboten. Denne videreutviklede modellen inkluderer notens påvirkning på robotens bevegelser. Når denne modellen er ferdig vil den fungere som simuleringsmiljø for bevegelsesplanleggingen og styringsalgoritmene. I arbeidspakke 2 har det blitt utviklet et konsept for et brukergrensesnitt. Konseptet tar hensyn til innspill fra prosjektpartnerne angående hvilke målinger som kan forventes fra roboten og hvilke målinger som er relevant å visualisere i grensesnittet. Dette inkluderer integrasjonen av informasjon som er tilgjengelig fra sensorer som skal implementeres på roboten. I tillegg til typiske sensorer som måler oksygen og strøm har Aanderaa utviklet en turbiditetssensor som skal installeres på roboten. Krav og spesifikasjoner for samt kjernen av brukergrensesnittet har blitt utviklet. I neste fase vil brukergrensesnittet gi mulighet for å visualisere en rekke parametere tilknyttet robotens bevegelse, styring, begroing på not, notinspeksjon, miljøforhold, osv. I arbeidspakke 3 har det blitt utviklet et konsept for en dokkingstasjon for farkosten. Det har blitt utført en litteraturstudie for å fastslå state-of-the-art innen dokkingstasjoner for undervannsroboter og løsninger som støtter batterilading og dataoverføring tilpasset et akvakulturmiljø. Resultatene har blitt publisert i en artikkel på konferansen Oceans 2021. Basert på funnene presentert i artikkelen og diskusjoner med potensielle brukere som Nordlaks ble det utviklet et design for dokkingstasjonen, som det nå utføres hydrodynamiske analyser på.


Project leader: Nina Bloecher

Started: 2019

Ends: 2022

Category: Næringsliv

Sector: Næringsliv

Budget: 5999993

Institution: REMORA ROBOTICS AS

Address: