Cristin-resultat-ID: 1817579
Sist endret: 29. juni 2020, 14:46
Resultat
Populærvitenskapelig foredrag
2020

Autonomous underwater robots for safer and more efficient operations in fish farms

Bidragsytere:
  • Eleni Kelasidi
  • Biao Su
  • Walter Caharija
  • Kevin Frank
  • Magnus Oshaug Pedersen
  • Martin Føre
  • mfl.

Presentasjon

Navn på arrangementet: HAVBRUK2020
Sted: Virtual Conference
Dato fra: 9. juni 2020
Dato til: 10. juni 2020

Arrangør:

Arrangørnavn: Research Council of Norway

Om resultatet

Populærvitenskapelig foredrag
Publiseringsår: 2020

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

Autonomous underwater robots for safer and more efficient operations in fish farms

Sammendrag

Selv om fiskeri- og havbruksnæringene er anerkjent som viktige bidragsytere til den globale produksjonen av sjømat, er de imidlertid også kjent for å ha større HMS-utfordringer og jobbrelaterte skader enn andre industrisegmenter. En økning av automasjonsnivået i gjennomføringen av høyrisikooperasjoner i disse næringene kan derfor medføre både sosiale og etiske gevinster, i tillegg til at de er kostnadsbesparende. Dette kan realiseres ved å erstatte mennesker med intelligente maskiner og roboter i de mest utfordrende og farlige operasjonene/situasjonene. På sikt vil en slik økning i automasjonsgraden øke menneskets evne til å kontrollere havbruksoperasjoner, og bidra til økt fremtidig bruk av autonome undervannsroboter i næringen. Prosjektet CageReporter (NFR 269087) har som mål å utvikle et trådløst, autonomt og resident robotsystem for kontinuerlig datafangst og inspeksjon i oppdrettsmerder. Det integrerte systemet består av et avansert system for undervannsposisjonering, et maskinsynsystem for innsamling av høykvalitetsdata, samt nye kontroll- og styringsfunksjoner som sørger for at farkosten interagerer med fisk, infrastruktur og miljø. Prosjektet søker dermed å løse spesifikke utfordringer ved autonome operasjoner i komplekse og dynamiske miljø gjennom å tilpasse farkostens bevegelsesmønster og handlinger til fiskens respons, fleksible undervannsstrukturer og miljøvariasjoner. Dette harmoniserer med filosofien bak konseptet kalt Presisjonsfiskeoppdrett (PFF), der en søker å forbedre, industrialisere og digitalisere operasjoner i havbruk gjennom ny, innovativ teknologi og automasjonsprinsipper. Prosjektet adresserer flere næringsutfordringer relatert til utilstrekkelig nøyaktighet og representativitet i hvordan viktige variabler i oppdrettsmerder blir målt, og dermed muligheten til å beskrive helhetsbildet gjennom disse. Konkrete prosjektresultater omfatter både teknologi for innsamling av data som er høyoppløselige i tid og rom for A) fisk, B) havbrukskonstruksjoner and C) produksjonsmiljøet, et nytt system for undervannsposisjonering og metoder for styring av undervannsfarkoster i komplekse miljø. Prosjektets resultater demonstrerer dermed det store potensialet i å bruke autonome farkoster til kontinuerlig overvåkning og inspeksjon i havbruk.

Bidragsytere

Eleni Kelasidi

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Havbruk ved SINTEF Ocean

Biao Su

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Havbruk ved SINTEF Ocean

Walter Caharija

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Havbruk ved SINTEF Ocean

Kevin Frank

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Havbruk ved SINTEF Ocean

Magnus Oshaug Pedersen

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Havbruk ved SINTEF Ocean
1 - 5 av 8 | Neste | Siste »