Drönarbaserat system för sjösättning och upphämtning av autonoma undervattensfarkoster
| Diarienummer | |
| Koordinator | Kungliga Tekniska Högskolan - Skolan f teknikvetenskap KTH Inst för teknikmekanik |
| Bidrag från Vinnova | 2 000 000 kronor |
| Projektets löptid | augusti 2024 - februari 2026 |
| Status | Pågående |
| Utlysning | Avancerad digitalisering - Möjliggörande tekniker |
| Ansökningsomgång | Validera forskning inom avancerad digitalisering i verklig miljö |
Syfte och mål
ALARS-projektet, ett samarbete mellan KTH och Saab, avser att utveckla ett drönarbaserat autonomt system för sjösättning och upphämtning av autonoma undervattensfarkoster (AUV). Genom att använda AI och maskininlärning ska projektet förbättra detektering under svåra havsförhållanden, bibehålla stabilitet under lyft och möjliggöra operationer med multipla AUV´er. Målet är att öka marinens ISR-kapacitet och operationella effektivitet samt stärka svensk maritim teknik globalt.
Förväntade effekter och resultat
ALARS-projektet förväntas förbättra marinens ISR-kapacitet genom autonom sjösättning och upphämtning av AUV, vilket möjliggör bättre insamling av underrättelse- och spaningsdata under svåra havsförhållanden. Automatiseringen minskar behovet av manuell inblandning, sparar tid, minskar risker och tillåter hantering av flera AUV samtidigt. Projektet stärker även svensk konkurrenskraft inom obemannade marina system och främjar utvecklingen av AI och maskininlärning inom autonom navigering.
Planerat upplägg och genomförande
Kravanalys: Definiera systemkrav för autonom sjösättning och upphämtning av AUV. AI-utveckling: Utveckla algoritmer för detektion och stabilitet under svåra förhållanden. Prototyp: Bygga ALARS-prototyp för integration mellan UAV och AUV. Testning: Utföra simuleringar och fälttester i marina miljöer. Utvärdering: Analysera resultat och optimera systemet. Samarbete KTH: Ansvarar för AI-forskning och autonoma system. Saab: Bidrar med expertis inom UAV/AUV-teknik och systemintegration