Воздушный кобот - Air-Cobot
Страна | Франция |
---|---|
Тип | Кобот |
Интернет сайт | https://aircobot.akka.eu/ |
Воздушный кобот (Аиркрафт яnspection усилено smaрт & Cсовместный гОБОТ) француз исследования и разработки проект колесного коллаборативный мобильный робот возможность осматривать самолет во время технического обслуживания. Этот многопартнерский проект включает исследовательские лаборатории и промышленность. Исследования этого прототипа проводились в трех областях: автономная навигация, сотрудничество человека и робота и неразрушающий контроль.
Air-Cobot представлен как первый колесный робот, способный производить визуальный осмотр самолетов. Роботы-инспекторы, использующие другие типы датчиков, рассматривались и раньше, например, европейский проект Robair. С момента запуска проекта другие решения на базе обработка изображений начали разрабатываться, например EasyJet с дрон, рой дронов из Тулуза Компания Donecle и проект Aircam производитель авиакосмической промышленности Airbus.
С момента начала проекта в 2013 году робот Air-Cobot предназначен для проверки нижних частей самолета. В продолжении проекта есть перспектива сопряжения с дроном для проверки верхних частей самолета. В октябре 2016 г. Airbus Group запустила свой исследовательский проект по ангару будущего в Сингапуре. В него включены роботы из проектов Air-Cobot и Aircam.
Описание Проекта
Цели
Запущен в январе 2013 года,[1] проект является частью программы Межминистерского фонда Аэрокосмическая долина, а бизнес-кластер на юго-западе Франции.[2] С бюджетом более миллиона евро,[3] Air-Cobot стремится разработать инновационный совместный мобильный робот, автономный в его движениях и может проводить осмотр самолета с неразрушающий контроль датчики во время предполетной подготовки или во время операции по техническому обслуживанию в ангар.[2][4] Тестирование проводилось на территории Airbus и Air France Industries.[5]
Партнеры
Руководитель проекта Akka Technologies. Есть два академических партнера; Akka Technologies и четыре другие компании составляют пять коммерческих партнеров.[6]
- Академические партнеры
- Армина и Института Клемана Адера из École des mines d'Albi-Carmaux отвечают за неразрушающий контроль.[6][7]
- Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes (LAAS-CNRS) с командой Robotics, Action and Perception (RAP) занимается автономная навигация.[6][7][8]
- Промышленные партнеры
- Akka Technologies, особенно центр исследования и разработки Akka Research Toulouse возглавляет проект и привносит навыки в анализ изображений, навигация и обслуживание самолетов.[3][6][7][9]
- Airbus Innovations является инициатором проекта, обеспечивая CAD модели из Airbus A320 и разработка сценариев работы.[3][6][7]
- 2MoRO Solutions, компания из Французской Страны Басков, отвечает за информационную систему технического обслуживания.[6][7]
- M3 System, компания из Тулузы, заботится о решении для наружной локализации на основе спутниковая система навигации (GPS).[6][7][10]
- Компания Sterela, расположенная на юге Тулузы, предоставляет мобильную платформу 4MOB.[6][7][11]
Проектное финансирование
Финансирование проекта обеспечивается Banque publique d'investissement, то Региональный совет Аквитании, Совет департаментов Атлантических Пиренеев, Региональный совет Юг-Пиренеи и Европейский Союз.[12]
Ожидаемые выгоды
Самолеты проверяются во время технического обслуживания либо на открытом воздухе в аэропорту между рейсами, либо в ангаре для более длительных проверок. Эти проверки проводятся в основном людьми-операторами, визуально и иногда с использованием инструментов для оценки дефектов.[A 1] Проект направлен на улучшение проверки самолетов и отслеживаемость. База данных, посвященная каждому типу самолета, содержащая изображения и трехмерные изображения, будет обновляться после каждого технического обслуживания. Это позволяет, например, оценить распространение трещины.[4][13]
Глаза оператора устают со временем, а автоматическое решение обеспечивает надежность и повторяемость проверок. Сокращение времени, необходимого для проверок, является основной целью производителей самолетов и авиакомпаний. Если операции по техническому обслуживанию будут выполняться быстрее, это оптимизирует доступность самолетов и снизит эксплуатационные расходы на техническое обслуживание.[4][13]
Робототехника
Все электронное оборудование несет мобильная платформа 4MOB производства Sterela. Внедорожная платформа, оснащенная полным приводом, может двигаться со скоростью 2 метра в секунду (7,2 километра в час (4,47 миль в час)).[11] это литий-ионный аккумулятор позволяет работать до восьми часов. Два бампера расположены спереди и сзади. Это бамперы обнаружения препятствий. Они останавливают платформу, если они сжаты.[11]
Кобот весит 230 кг (507 фунтов). У него два компьютера, один работает Linux для автономная навигация модуль и другие Windows для неразрушающий контроль модуль. Робот оснащен несколькими датчиками. В панорама-наклон-зум-камера производства Axis Communications и Eva 3D сканер изготовлены по Artec 3D посвящены проверке. Датчики для навигации - это инерциальная единица измерения; две скамейки, на каждой по две камеры PointGrey; два лазерных дальномера Hokuyo; и устройство GPS, разработанное M3 Systems, которое позволяет геозона задачи на открытом воздухе.[3][7]
Автономная навигация робота Air-Cobot состоит из двух этапов. Первый, навигация в аэропорту или на заводе, позволяет роботу приближаться к самолету. Вторая навигация вокруг самолета позволяет роботу позиционировать себя в контрольных точках, указанных в виртуальной модели самолета. Кроме того, робот должен войти в динамическую среду, в которой движутся люди и транспортные средства. Для решения этой проблемы в нем есть модуль предотвращения препятствий. Многие алгоритмы навигации постоянно работают на роботе с ограничениями в реальном времени. Поиски ведутся по оптимизации времени вычислений.
На открытом воздухе робот может добраться до места проверки, локализовавшись через спутниковая система навигации (GPS) данные. Устройство GPS, разработанное компанией M3 Systems, позволяет геозона. В аэропорту робот действует в выделенных навигационных коридорах с соблюдением ограничений скорости. Оповещения отправляются оператору, если робот входит в запрещенную зону или превышает заданную скорость.[10][A 2]
Другой алгоритм, основанный на компьютерное зрение обеспечивает в в реальном времени, обнаружение разметки полосы движения. Когда они видны, окрашенные полосы на земле могут предоставить дополнительные данные для системы позиционирования, чтобы иметь более безопасные траектории.[A 3] Если в помещении или на улице, где информация GPS недоступна, кобота можно переключить в режим слежения, чтобы двигаться позади человека-оператора и следовать за ним или за ним до самолета для проверки.[14][A 2]
Для проведения инспекции робот должен обойти самолет и добраться до контрольных точек, отображаемых в виртуальной модели самолета. Местоположение самолета в аэропорту или на заводе точно не известно; коботу необходимо обнаружить летательный аппарат, чтобы узнать его положение и ориентацию относительно самолета. Для этого робот может определить свое местонахождение либо с помощью лазерных данных от его лазерных дальномеров, либо[A 4] или с данными изображения с его камер.[A 1][A 5]
Рядом с самолетом облако точек в трех измерениях получается путем изменения ориентации датчиков лазерного сканирования, закрепленных на элементах панорамирования и наклона. После фильтрации данных для удаления скоплений точек на полу или недостаточно больших точек, метод регистрации с моделью самолета используется для оценки статической ориентации робота. Робот перемещается и сохраняет эту ориентацию, учитывая одометрию своего колеса, инерциальную единицу и визуальную одометрию.[A 4]
- «Соответствующие облака»
Лазерные данные также используются горизонтально в двух измерениях. Алгоритм обеспечивает оценку положения робота в реальном времени, когда видно достаточное количество элементов шасси и двигателей. Индекс достоверности рассчитывается на основе количества предметов, собранных лазером. Если достигается хорошая достоверность данных, позиция обновляется. Этот режим особенно используется, когда робот движется под самолетом.[A 4]
Для визуальной локализации робот оценивает свое положение относительно самолета, используя визуальные элементы (двери, окна, шины, статические порты и т. Д.) Самолета. В процессе эволюции робота эти визуальные элементы извлекаются из трехмерной виртуальной модели самолета и проецируются в плоскости изображения камер. Спроецированные формы используются для распознавание образов чтобы обнаружить эти визуальные элементы.[A 5] Другой используемый метод обнаружения основан на выделении признаков с Ускоренные надежные функции (SURF) подход. Сопряжение выполняется между изображениями каждого обнаруживаемого элемента и реальной сценой.[A 1]
Обнаруживая и отслеживая визуальные ориентиры, помимо оценки своего положения относительно самолета, робот может выполнять визуальное сервоуправление.[A 6] Исследования в области зрения также проводятся на одновременная локализация и отображение (ХЛОП).[A 7][A 8] Рассматривается возможность объединения информации между двумя методами получения и лазерным зрением. Также рассматривается искусственный интеллект для арбитража в различных местах.[A 4][A 1]
Избегание препятствий
В обоих режимах навигации Air-Cobot также может обнаруживать, отслеживать, идентифицировать и избегать препятствий, стоящих на его пути. Лазерные данные с лазерных датчиков дальности и визуальные данные с камер могут использоваться для обнаружения, мониторинга и идентификации препятствий. Обнаружение и мониторинг лучше в двумерных лазерных данных, в то время как идентификация легче на изображениях с камер; эти два метода дополняют друг друга. Информация из лазерных данных может использоваться для разграничения рабочих областей на изображении.[A 6][A 9][A 10]
У робота есть несколько вариантов реакции на любые препятствия. Они будут зависеть от окружающей среды (навигационный коридор, асфальтированная площадка без множества препятствий, загроможденное внутреннее пространство и т. Д.) Во время встречи с препятствием. Он может остановиться и дождаться перерыва в трафике, или избежать препятствия, используя технику, основанную на спирали, или выполнить планирование пути траектории.[A 6][A 10]
Оптимизация времени вычислений
Учитывая количество алгоритмов навигации, которые вычисляют одновременно для предоставления всей информации в реальном времени, были проведены исследования, чтобы сократить время вычислений некоторых численные методы с помощью программируемые вентильные матрицы.[A 11][A 12][A 13] Исследование сосредоточено на визуальном восприятии. Первая часть была посвящена одновременная локализация и отображение с расширенный фильтр Калмана который оценивает состояние динамической системы по серии зашумленных или неполных измерений.[A 11][A 13] Второй был посвящен локации и обнаружению препятствий.[A 12]
Неразрушающий контроль
Анализ изображений
После размещения для проведения визуального осмотра робот выполняет сбор данных с помощью панорама-наклон-зум-камера. Выполняется несколько шагов: наведение камеры, определение проверяемого элемента, при необходимости повторное наведение и масштабирование с помощью камеры, получение изображения и проверка. Анализ изображений используется на дверях, чтобы определить, открыты они или закрыты; о наличии или отсутствии защиты у определенного оборудования; Штат турбовентилятор лезвия или износ шасси шины.[A 14][A 15][A 16][A 17]
Обнаружение использует распознавание образов правильных форм (прямоугольники, круги, эллипсы). Трехмерная модель проверяемого элемента может быть спроецирована на плоскость изображения для получения более сложных форм. Оценка основана на таких показателях, как однородность сегментированных областей, выпуклость их форм или периодичность интенсивности пикселей изображения.[A 14]
В извлечение признаков с помощью ускорены надежные функции (SURF) также может выполнять проверку определенных элементов, имеющих два возможных состояния, таких как датчики Пито или статические порты покрыты или не покрыты. Сопряжение выполняется между изображениями проверяемого элемента в разных состояниях и присутствующего на сцене. Для проверки этих простых элементов анализ во время навигации возможен и предпочтителен из-за экономии времени.[A 1][A 18]
Анализ облака точек
После размещения для выполнения сканирования с помощью сканирования пантограф поднимает 3D сканер у фюзеляжа. Устройство панорамирования-наклона перемещает сканирующее устройство для захвата корпуса. Сравнивая полученные данные с трехмерной моделью самолета, алгоритмы могут диагностировать любые дефекты в конструкции фюзеляжа и предоставлять информацию об их форме, размере и глубине.[15][A 19][A 20]
Перемещая элементы панорамирования и наклона лазерных дальномеров, можно также получить трехмерное облако точек. Техническая корректировка модели самолета и облака точек сцены уже используется в навигации для оценки статического положения робота. Планируется сделать прицельные съёмки, более простые по перемещению, для проверки отсутствия колодок перед колесами шасси или правильного закрытия капота двигателя. защелки.[A 4]
Сотрудничество человек-робот
Как следует из названия проекта, мобильный робот - это кобот - коллаборативный робот. На этапах навигации и осмотра робота сопровождает человек-оператор; при необходимости он может взять на себя управление, добавить задачи проверки, отметить дефект, которого нет в списке проверок робота, или подтвердить результаты. В случае предполетных осмотров диагностика прогуливаться отправляется пилоту, который решает, взлетать или нет.[7][14][A 21]
Другие решения для роботизированного контроля
Европейский проект Robair
Робот-инспектор европейского проекта Robair, финансируемого с 2001 по 2003 год, предназначен для установки на крыльях и фюзеляж самолета для проверки рядов заклепок. Для передвижения робот использует гибкую сеть пневматических присоски которые регулируются по поверхности. Он может проверить линии заклепок с ультразвуковые волны, вихревой ток и термографический техники. Он обнаруживает незакрепленные заклепки и трещины.[16][17][18]
Дрон EasyJet
Авиакомпания EasyJet заинтересован в досмотре самолетов дронами. Первый осмотр он провел в 2015 году. Оснащенный лазерными датчиками и камерой высокого разрешения, дрон выполняет автономный полет вокруг самолета. Он создает трехмерное изображение самолета и передает его технику. Затем оператор может перемещаться по этому изображению и увеличивать изображение, чтобы отобразить изображение с высоким разрешением некоторых частей самолета. Затем оператор должен визуально диагностировать наличие или отсутствие дефектов. Такой подход позволяет избежать использования платформ для наблюдения за верхними частями самолета.[19]
Donecle дрон
Основанная в 2015 году, Donecle, начинающая компания из Тулузы, также запустила метод дронов, который изначально был специализирован на обнаружении удары молнии в самолетах.[20][21] Осмотр, проводимый пятью людьми со страховочными ремнями и платформами, обычно занимает около восьми часов. Обездвиживание самолета и персонала обходится авиакомпаниям дорого и оценивается в 10 000 долларов в час. Предлагаемое стартапом решение длится двадцать минут.[21]
Donecle использует рой дронов, оснащенных лазерными датчиками и микрокамерами. Алгоритмы автоматического обнаружения дефектов, обученные на существующей базе изображений с машинное обучение программное обеспечение, способное распознавать различные элементы: неровности текстуры, датчики Пито, заклепки, отверстия, текст, дефекты, коррозия, масляные пятна. Отчет о повреждениях отправляется на сенсорную панель оператора с каждой интересующей областью и предлагаемой классификацией с вероятность процент. После просмотра изображений квалифицированный инспектор выносит вердикт.[21]
Продолжение проекта
В 2015 г. интервью отдано французскому еженедельнику Воздух и Космос, Жан-Шарль Маркос, Директор компании (Генеральный директор) Akka Research объяснил, что после разработки и продажи Air-Cobot должен стоить от 100 000 до 200 000 евро. Он мог удовлетворить гражданские потребности в неразрушающий контроль а также военные.[3] Возможным продолжением проекта могло стать использование робота на самолетах крупнее Airbus A320. Генеральный директор также сообщил, что Akka Technologies планирует работать над двумя роботами для проверки: та же мобильная платформа для нижних частей и дрон для верхних частей. Если финансирование будет выделено, то этот второй этап будет проходить в период 2017–2020 годов.[3]
На Сингапурское авиашоу В феврале 2016 года Airbus Group представила Air-Cobot и его использование в своем видении ангара будущего.[22] В том же месяце Правительство Сингапура привлекла Airbus Group для помощи местным обслуживание, ремонт и операции провайдеры, чтобы оставаться конкурентоспособными по сравнению с соседними странами, такими как Индонезия, Таиланд и Филиппины которые дешевле. Улучшить продуктивность, Airbus Group запускает в октябре 2016 г. испытательная площадка ангар где новые технологии можно протестировать. При входе в ангар камеры изучают самолет на предмет повреждений. Мобильные роботы, такие как один из проекта Air-Cobot, и дроны, например, один из проекта Aircam, проводят более детальные проверки.[23]
Во время 14-й Международной конференции по дистанционному проектированию и виртуальному оборудованию в марте 2017 года Akka Research Toulouse, один из центров исследования и разработки Akka Technologies, представляет свое видение аэропорт о будущем.[A 2] В дополнение к Air-Cobot, предыдущим шагом в этой оси исследований является Co-Friend, интеллектуальный видеонаблюдение система для мониторинга и улучшения работы аэропорта.[A 2][24] Дальнейшие исследования будут сосредоточены на управлении этими операциями, автономные автомобили, неразрушающий контроль и человеко-машинное взаимодействие для повышения эффективности и безопасности в аэропортах.[A 2] С августа 2017 года робот приходит раз в месяц в Aeroscopia, музей аэронавтики. Blagnac. Исследователи проекта используют коллекцию для тестирования робота и сбора данных о других моделях самолетов, таких как Airbus A400M, Airbus A300 и Sud-Aviation SE 210 Каравелла.[25]
Связь
23 октября 2014 г. патент был подан Airbus.[26] С 2014 по 2016 год робот был представлен на пяти выставках, в том числе Парижское авиашоу 2015,[1][27][28] и Сингапурское авиашоу 2016.[22][29] Исследования, разработанные в рамках проекта, были представлены на восемнадцати конференциях. Опубликована 21 научная статья, 17 материалы конференций и четыре журнальные статьи.[30] Часть публикаций посвящена навигации и / или инспектированию с помощью Air-Cobot, а остальные посвящены конкретным численные методы или оборудование решения, связанные с вопросами проекта. Во время международной конференции Управление машиной и наведение (MCG) 2016 года приз за лучшую финальную заявку присуждается авторам публикации. Сотрудничество человека и робота для проведения инспекции самолета в рабочей среде.[31]
17 апреля 2015 года Airbus Group распространила на своем канале YouTube видеоролик с презентацией проекта, сделанный коммуникационным агентством Clipatize.[14][32] 25 сентября 2015 года Toulouse métropole транслирует рекламный видеоролик на своем канале YouTube. Мегаполис Тулуза представляет собой привлекательную экосистему, способную строить будущее и подчеркивающую ее видимость на международном уровне. Демонстрационный образец Air-Cobot был выбран, чтобы проиллюстрировать исследования робототехники в этом мегаполисе.[33] Расположен на Лаборатория анализа и архитектуры систем во время разработки исследователи или инженеры, работающие над проектом, регулярно проводят демонстрации для посетителей (внешних исследователей, промышленных партнеров или студентов); это было также продемонстрировано широкой публике на Празднике науки 2015 года.[34] 17 февраля 2016 года Airbus Group транслировала на YouTube видеопрезентацию своего видения ангара будущего, в котором она планирует использовать Air-Cobot.[22]
Смотрите также
Примечания и ссылки
Исследовательские публикации проекта
- ^ а б c d е ж Villemot, Larnier & Vetault 2016, РФИА
- ^ а б c d е Donadio et al. 2017 г., REV
- ^ Бауда, Базо и Ларнье 2017, ECMSM
- ^ а б c d е ж г час я j Фреявиль, Ларнье и Вето 2016, РФИА
- ^ а б c Jovancevic et al. 2016 г., ICPRAM
- ^ а б c Futterlieb, Cadenat & Sentenac 2014, ИСИНКО
- ^ Эспарса-Хименес, Деви и Гордильо 2014, FUSION
- ^ Эспарса-Хименес, Деви и Гордильо 2016, Датчики
- ^ Lakrouf et al. 2017 г., ICMRE
- ^ а б Leca et al. 2019 г., ECC
- ^ а б Tertei, Piat & Devy 2014, ReConFig
- ^ а б Альхамви, Вандепортаэле и Пиат 2015, ICVS
- ^ а б Tertei, Piat & Devy 2016, ЦВЕ
- ^ а б c Jovancevic et al. 2015 г., JEI
- ^ Jovancevic et al. 2015 г., QCAV
- ^ Jovancevic et al. 2015 г., CMOI
- ^ Jovancevic et al. 2016 г., MECO
- ^ Leiva et al. 2017 г., ECMSM
- ^ Jovancevic et al. 2017 г., I2M
- ^ Бауда, Гренвельге и Ларнье 2018, ETRSS
- ^ Donadio et al. 2016 г., MCG
Труды
- Футтерлиб, Маркус; Каденат, Вивиан; Sentenac, Тьерри (2014). «Навигационная структура, сочетающая визуальное сервоуправление и техники уклонения от спиральных препятствий». Информатика в управлении, автоматизации и робототехнике (ICINCO), 11-я Международная конференция, Вена, 2014 г.: 57–64.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Эспарса-Хименес, Хорхе Отон; Деви, Мишель; Гордильо, Хосе Луис (2014). «SLAM на основе EKF, объединяющий разнородные ориентиры». 17-я Международная конференция по слиянию информации (FUSION): 1–8.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Тертей, Даниэль Тёртей; Пиат, Джонатан; Деви, Мишель (2014). «Разработка ПЛИС и реализация ускорителя на основе матричного умножителя для 3D EKF SLAM». Международная конференция по реконфигурируемым вычислениям и ПЛИС (ReConFig14): 1–6.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Йованчевич, Игорь; Орте, Жан-Хосе; Сентенак, Тьерри; Жильблас, Реми (апрель 2015 г.). «Автоматизированный визуальный осмотр внешнего вида самолета». Труды SPIE. Двенадцатая международная конференция по контролю качества с помощью искусственного зрения 2015. 9534: 95340Y. Bibcode:2015SPIE.9534E..0YJ. Дои:10.1117/12.2182811.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- (На французском) Йованчевич, Игорь; Орте, Жан-Хосе; Сентенак, Тьерри; Жильблас, Реми (ноябрь 2015 г.). "Inspection d'un aéronef à partir d'un système multi-capteurs porté par un robot mobile". Actes du 14ème Colloque Méthodes et Techniques Optiques pour l'Industrie.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Альхамви, Али; Вандепортаэле, Бертран; Пиат, Джонатан (2015). «Система технического зрения в реальном времени для обнаружения и локализации препятствий на ПЛИС». Системы компьютерного зрения - 10-я международная конференция, ICVS 2015: 80–90.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Йованчевич, Игорь; Виана, Илисио; Орте, Жан-Хосе; Сентенак, Тьерри; Ларнье, Станислас (февраль 2016 г.). «Сопоставление характеристик модели САПР и изображений для навигации робота и проверки самолета». Международная конференция по приложениям и методам распознавания образов: 359–366.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Йованчевич, Игорь; Арафат, Ал; Орте, Жан-Хосе; Sentenac, Тьерри (2016). «Проверка авиационных шин методами обработки изображений». 5-я Средиземноморская конференция по встроенным вычислениям.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- (На французском) Фрежавиль, Жереми; Ларнье, Станислас; Вето, Стефан (2016). "Автоматическая локализация лазерного робота-навигатора". Actes de la conférence Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- (На французском) Виллемо, Танги; Ларнье, Станислас; Вето, Стефан (2016). "Обнаружение наблюдателей для навигации автономного робота, созданного для проверки и контроля". Actes de la conférence Reconnaissance de Formes et Intelligence Artificielle.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Донадио, Фредерик; Фрежавиль, Жереми; Ларнье, Станислав; Вето, Стефан (2016). «Сотрудничество человека и робота для проведения инспекции самолета в производственной среде» (PDF). Труды 5-й Международной конференции по управлению машинами и наведению.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Лакроуф, Мустафа; Ларнье, Станислас; Деви, Мишель; Ачур, Нуара (2017). «Обнаружение движущихся препятствий и наведение камеры для приложений мобильных роботов». Материалы 3-й Международной конференции по мехатронике и робототехнике.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Донадио, Фредерик; Фрежавиль, Жереми; Ларнье, Станислас; Вето, Стефан (2017). «Искусственный интеллект и совместный робот для улучшения работы аэропорта». Материалы 14-й Международной конференции по дистанционной инженерии и виртуальному приборостроению.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Бауда, Мари-Анн; Базо, Сесиль; Ларнье, Станислас (2017). «Анализ наземной маркировки в режиме реального времени для безопасных траекторий автономных мобильных роботов». Материалы международного семинара IEEE по электронике, управлению, измерениям, сигналам и их применению в мехатронике: 1–6. Дои:10.1109 / ECMSM.2017.7945887. ISBN 978-1-5090-5582-1.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Лейва, Хавьер Рамирес; Виллемо, Танги; Дангумо, Гийом; Бауда, Мари-Анн; Ларнье, Станислас (2017). «Автоматическое визуальное обнаружение и проверка внешних элементов самолета». Материалы международного семинара IEEE по электронике, управлению, измерениям, сигналам и их применению в мехатронике: 1–5. Дои:10.1109 / ECMSM.2017.7945885. ISBN 978-1-5090-5582-1.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Бауда, Мари-Анн; Гренвельге, Алекс; Ларнье, Станислав (2018). «Позиционирование 3D-сканера для проверки поверхности самолета» (PDF). Труды Европейского Конгресса Программное обеспечение и системы встраиваемого реального времени.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Лека, Дмитрий; Каденат, Вивиан; Сентенак, Тьерри; Дюран-Петитвиль, Адриан; Гуайсбо, Фредерик; Ле Флеше, Эмиль (2019). «Сенсорное предотвращение препятствий с помощью спиральных контроллеров для робота-инспектора технического обслуживания самолета». Труды Европейской конференции по контролю: 2083–2089.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
журнальные статьи
- Йованчевич, Игорь; Ларнье, Станислас; Орте, Жан-Хосе; Сентенак, Тьерри (ноябрь 2015 г.). «Автоматизированный внешний осмотр самолета с помощью камеры панорамирования-наклона-масштабирования, установленной на мобильном роботе». Журнал электронного изображения. 24 (6): 061110. Bibcode:2015JEI .... 24f1110J. Дои:10.1117 / 1.JEI.24.6.061110.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Эспарса-Хименес, Хорхе Отон; Деви, Мишель; Гордильо, Хосе Луис (2016). «SLAM на основе EKF, объединяющий разнородные ориентиры». Датчики. 16 (4): 489. Дои:10,3390 / с16040489. ЧВК 4851003. PMID 27070602.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Тертей, Даниэль Тёртей; Пиат, Джонатан; Деви, Мишель (2016). «Разработка на ПЛИС блочного ускорителя EKF для 3D визуального SLAM». Компьютеры и электротехника.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
- Йованчевич, Игорь; Фам, Уи-Хиеу; Орте, Жан-Хосе; Жильблас, Реми; Харвент, Жак; Морис, Ксавье; Бретес, Людовик (2017). «Обнаружение и отслеживание дефектов поверхности с помощью анализа нюансов точек 3D-сканирования с использованием сканера». Приборостроение, Мезюр, Метрология, Лавуазье (На французском). 16: 261–282.CS1 maint: ref = harv (ссылка на сайт)
Кандидатские диссертации
- Йованчевич, Игорь (2016). Внешний осмотр самолета с помощью камеры Pan-Tilt-Zoom и 3D-сканера, перемещаемого мобильным роботом: обработка 2D-изображений и анализ 3D-облака точек. Высшая национальная школа рудников Альби-Кармо.
- Футтерлиб, Маркус (2017). Навигация на основе зрения в динамической среде. Université Paul Sabatier.
Прочие ссылки
- ^ а б (На французском) Ксавье Мартинаж (17 июня 2015 г.). "Air-Cobot: le robot dont dépendra votre sécurité". lci.tf1.fr. La Chaîne Info. Архивировано из оригинал 3 января 2016 г.. Получено 12 июля 2016.
- ^ а б (На французском) "Air-Cobot: un nouveau mode d'inspection visuelle des avions". Competitivite.gouv.fr. Les pôles de compétitivité. Архивировано из оригинал 11 октября 2016 г.. Получено 12 июля 2016.
- ^ а б c d е ж (На французском) Оливье Констан (11 сентября 2015 г.). "Le projet Air-Cobot suit son cours". Air et Cosmos (2487). Получено 12 июля 2016.
- ^ а б c (На французском) "Rapport d'activité 2013–2014 de l'Aerospace Valley" (PDF). aerospace-valley.com. Аэрокосмическая долина. Получено 12 июля 2016.
- ^ а б (На французском) "News du projet Air-Cobot". aircobot.akka.eu. Akka Technologies. Архивировано из оригинал 10 июля 2016 г.. Получено 12 июля 2016.
- ^ а б c d е ж г час (На французском) «AKKA Technologies координирует проект Air-COBOT, автономный робот для визуального контроля». Капитал. 1 июля 2014 г. Архивировано с оригинал 25 июня 2016 г.. Получено 14 июля 2016.
- ^ а б c d е ж г час я (На французском) "Air-Cobot, le robot qui s'assure que vous ferez un bon vol!". Planète Роботы (38): 32–33. Март – апрель 2016 г.
- ^ (На французском) «Контрастный РЭП». Лаборатория анализа и архитектуры систем. Получено 17 июля 2016.
- ^ (На французском) «Akka Technologies: востребованный специалист по инновациям». Le Parisien. 15 февраля 2016 г.. Получено 17 июля 2016.
- ^ а б «Флагманское решение M3 Systems». Системы M3. Архивировано из оригинал 6 августа 2016 г.. Получено 17 июля 2016.
- ^ а б c (На французском) "4MOB, пластинчатая интеллектуальная автономия" (PDF). Решения Sterela. Архивировано из оригинал (PDF) 9 августа 2016 г.. Получено 17 июля 2016.
- ^ (На французском) «Финансурс». aircobot.akka.eu. Akka Technologies. Архивировано из оригинал 4 августа 2016 г.. Получено 15 июля 2016.
- ^ а б (На французском) Вероник Гильермар (18 мая 2015 г.). "Aircobot contrôle les avions avant le décollage". Le Figaro. Получено 14 июля 2016.
- ^ а б c Воздушный кобот на YouTube
- ^ (На французском) Паскаль Нгуен (декабрь 2014 г.). "Роботы, проверяющие лев". Sciences et Avenir (814). Архивировано из оригинал 8 августа 2016 г.. Получено 17 июля 2016.
- ^ (На французском) "Robair, Inspection robotisée des aéronefs". Европейская комиссия. Получено 16 июля 2016.
- ^ "Робайр". Лондонский университет Южного берега. Получено 16 июля 2016.
- ^ Шан, Цзяньчжун; Саттар, Тарик; Чен, Шуво; Мост, Брайан (2007). «Конструкция альпинистского робота для осмотра крыльев и фюзеляжа самолетов» (PDF). Промышленный робот. 34 (6): 495–502. Дои:10.1108/01439910710832093.
- ^ (На французском) Новости (8 июня 2015 г.). «Easy Jet начинает использовать дроны для инспекции авиационных средств». Humanoides. Архивировано из оригинал 12 октября 2015 г.. Получено 16 июля 2016.
- ^ (На французском) Флорин Галерон (28 мая 2015 г.). "Aéronautique: стартап Donecle изобрел анти-дрон". Objectif News, la Tribune. Получено 16 июля 2016.
- ^ а б c (На французском) Арно Девиллар (20 апреля 2016 г.). "Дроны для инспектора авиации". Sciences et Avenir. Архивировано из оригинал 8 августа 2016 г.. Получено 16 июля 2016.
- ^ а б c Инновации в Сингапуре: ангар будущего на YouTube
- ^ "Прокачай мой ангар: Превосходство в ТОиР". airbusgroup.com. Airbus. Архивировано из оригинал 21 декабря 2016 г.. Получено 21 декабря 2016.
- ^ (На французском) Эрик Паризо (21 июня 2013 г.). "Co-Friend, le système d'analyse d'images qui réduit les temps d'immobilisation des avions". Usine Digitale. Получено 24 февраля 2018.
- ^ (На французском) Аэроскопия, изд. (Август 2017 г.). "Le Musée accueille le projet AIR-COBOT". Musee-aeroscopia.fr. Получено 24 февраля 2018.
- ^ «Espacenet - Библиографические данные - Коллаборативный робот для визуального осмотра самолета». world.espacenet.com. Получено 1 июня 2016.
- ^ (На французском) Джульетта Рейналь; Жан-Франсуа Преверо (15 июня 2015 г.). «Бурже 2015: les dix rendez-vous technos à ne pas louper». Industrie et Technologies. Получено 16 июля 2016.
- ^ (На французском) "Akka Technologies au Salon du Bourget". Морис Риччи. 21 июня 2015. Архивировано с оригинал 4 апреля 2016 г.. Получено 16 июля 2015.
- ^ "Singapore Airshow 2016 Trends: Emerging Technologies Take Off - APEX | Airline Passenger Experience". apex.aero. Получено 1 июня 2016.
- ^ "Коммуникационный проект Эйр-Кобот". aircobot.akka.eu (На французском). Akka Technologies. Архивировано из оригинал 11 августа 2016 г.. Получено 14 июля 2016.
- ^ «Премия за лучшую финальную заявку MCG2016» (PDF). mcg2016.irstea.fr. Управление машинами и наведение. Октябрь 2016. Получено 22 февраля 2020.
- ^ «AirCobot - Интеллектуальные роботы для инспекций самолетов». clipatize.com. Клипатизировать. Архивировано из оригинал 6 августа 2016 г.. Получено 15 августа 2016.
- ^ (На французском) Toulouse métropole, construire le futur на YouTube
- ^ Air-Cobot, робот-помощник по инспекциям аэронавтики (PDF). Program de la fête de la science (на французском языке). 2015 г.. Получено 17 июля 2016.
внешние ссылки
- (На французском) Официальный веб-сайт
- Воздушный кобот