BRITE Pivot: Towards Intelligent Health Monitoring, Inspection, and Reconnaissance of Critical Infrastructure using Autonomous Robots

BRITE 支点:利用自主机器人实现关键基础设施的智能健康监测、检查和侦察

基本信息

  • 批准号:
    2135732
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 59.58万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2022-01-01 至 2024-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

This Boosting Research Ideas for Transformative and Equitable Advances in Engineering (BRITE) project will advance the ability of autonomous machines to inspect critical infrastructure with minimal human assistance through novel research in areas of machine learning, optimization, and computer vision. This objective will be achieved through a mentored and rigorous program comprised of classroom learning and focused research tasks intended to advance the ability for a small unmanned aerial vehicle (UAV or “drone”) to remotely and autonomously inspect a new, unknown, and cluttered infrastructure environment to find a potential threat using computer vision. By educating and training a group of civil engineering researchers in cutting-edge theory and methods of machine learning, optimization, and computer vision, this project will enable future research in a wide range of exciting and societally transformative topics related to autonomous infrastructure and smart cities. Without autonomous inspection, monitoring, and reconnaissance solutions, engineers are bottlenecked by humans in the loop. This research addresses the critical gap by exploring means for aerial robots to autonomously navigate in, model, and inspect cluttered urban environments. Computer vision, machine learning, and artificial intelligence will be used to improve reconnaissance of infrastructure before and after natural and/or man-made hazards. The potential for machines to autonomously and intelligently contribute to the safety and functionality of our society will not only improve the economics of monitoring society’s infrastructure, but it will also improve the quality of life for its residents by helping to maintain a more functional and safe society.This award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.
通过机器学习,优化和计算机愿景的性能,这一促进了工程学的变革性和公平性进步的研究思想,将通过一项指导而严格的计划学习和侧重的研究任务来促进。对于NED的空中汽车(无人机或“无人机”),可以使用计算机愿景来远程检查新的和杂乱无章的基础设施环境。未来的未来,未来的某些自主基础架构和智能城市。人工智能将改善和 /或人为危害之前的基础设施的侦察该奖项反映了NSF'SFLUTORTS值得支持Thendation的Ntellectual功绩和更广泛的影响审查标准。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Geotechnical Measurements for the Investigation and Assessment of Arctic Coastal Erosion—A Review and Outlook
  • DOI:
    10.3390/jmse10070914
  • 发表时间:
    2022-07
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    N. Stark;Brendan Green;Nick Brilli;E. Eidam;K. Franke;Kaleb Markert
  • 通讯作者:
    N. Stark;Brendan Green;Nick Brilli;E. Eidam;K. Franke;Kaleb Markert
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  • 资助金额:
    $ 59.58万
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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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