Automation av vattenbruk med undervattensdrönare (ATAQUD)

Viktiga resultat som projektet gav

Utmaningarna inför det här projektet var att utveckla metodik för autonoma undervattensfarkoster (sk. AUVer) till att kunna utföra mer robusta operationer i riktiga miljöer. Inom projektet har data från realistiska miljöer gett oss värdefull information att träna systemet på. Vi har tagit fram och presenterar ett system och metoder för driften av en AUV i en algfarm, inklusive lokalisering och navigering baserat på a-priori kunskap om algfarmen samt död-räkning och sensorbaserad relativ navigering för att skanna av odlingen. Resultaten demonstreras i en simulerad algfarm.

Långsiktiga effekter som förväntas

Resultat som genererats är algoritmer för att navigera med en AUV i en algfarm baserat på sonardata från side-scan sensor med realistiska data från en riktig algfarm och störningar på sensordata från såväl farkosten själv som från omgivningen samt förväntade variationer i rigg och bojar för odlingen. De resultat som genererats förväntas ge effekter på hur framtida robotar kan utvecklas för att vara effektiva verktyg i att utveckla den blåa näringen i Sverige (och även globalt) inom algodling, men även med betydligt bredare tillämpningsområden än så inom samhällskritiska funktioner.

Upplägg och genomförande

Projektet har genomförts av seniora forskare, doktorander och studenter på KTH. Utmaningarna i ett så kort projekt som detta är (förutom i de konkreta forskningsfrågorna), ligger i bemanning då det inte finns utrymme att rekrytera för ett så kort projekt. Genomförande blir därför helt beroende av de resurser som finns inom organisationen redan från start.