Locomotion versatility robotics for hazardous industrial confined spaces operation

用于危险工业密闭空间操作的运动多功能机器人

基本信息

  • 批准号:
    561089-2020
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 3.64万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Alliance Grants
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2021-01-01 至 2022-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

According to the International Labor Organization, about 2.3 million work-related deaths occur annually worldwide. Specifically, incidents taking place when working within confined spaces contribute to thousands of deaths and disabling injuries every year. For example, Alberta's oil and gas industry reports close to 3,000 people being disabled due to confined spaces work-related accidents annually. Autonomous robots have the potential to be used as effective tools for operations in complex confined hazardous environments - both structured and unstructured. Their motion capabilities to maneuver and perform dangerous work in environments such as those encountered inside collapsed buildings, pressure vessels, silos, storage tanks, underground cable galleries, aircraft wings, manholes, pump stations, among many others are tremendous. However, major challenges related to autonomy, locomotion, and adaptability remain before robots can be effectively deployed inside such spaces where safety-critical decisions must be made despite uncertainty in the estimation, execution, and the environment. This project will develop novel hybrid mobile robot configurations capable to access spaces of diverse geometrical features and hazardous levels combined with reinforcement learning tools for whole-body tractable motion-planning solutions. The results will enable to deploy hybrid reconfigurable robots under uncertainty estimation via sophisticated estimation schemes like visual-inertial odometry that depend on the distribution of the features in the environment. The work is important to reduce the number of work-related incidents when working inside industrial chaotic hazardous confined spaces. The results will make possible the operation of robots in critical applications including power plant inspection, construction, mining, and many others reducing placing humans in hazardous-work situations. Using the wealth of experience in Alberta's oil and gas industry, the project will develop effective robotic tools that can be in position and deployed when needed. The results will render work in hazardous confined spaces safer, more effective, and help reduce the high cost associated with confined space entry.
根据国际劳工组织的数据,全世界每年约有 230 万人因工作而死亡。具体而言,每年在密闭空间内工作时发生的事故会导致数千人死亡和致残。例如,据阿尔伯塔省石油和天然气行业报告,每年有近 3,000 人因密闭空间工伤事故致残。自主机器人有潜力成为复杂受限危险环境(结构化和非结构化)中操作的有效工具。它们在倒塌建筑物、压力容器、筒仓、储罐、地下电缆廊、飞机机翼、沙井、泵站等环境中机动和执行危险工作的运动能力是巨大的。然而,在机器人有效部署在此类空间内之前,与自主性、运动和适应性相关的重大挑战仍然存在,尽管估计、执行和环境存在不确定性,但必须做出安全关键决策。该项目将开发新型混合移动机器人配置,能够进入具有不同几何特征和危险级别的空间,并结合强化学习工具,用于全身易处理的运动规划解决方案。研究结果将使得能够通过复杂的估计方案(例如取决于环境中特征的分布的视觉惯性里程计)在不确定性估计下部署混合可重构机器人。这项工作对于减少在工业混乱危险密闭空间内工作时与工作相关的事件数量非常重要。研究结果将使机器人在关键应用中的操作成为可能,包括发电厂检查、建筑、采矿和许多其他应用,从而减少人类处于危险工作环境中的情况。利用阿尔伯塔省石油和天然气行业的丰富经验,该项目将开发有效的机器人工具,可以在需要时就位和部署。研究结果将使危险密闭空间中的工作变得更安全、更有效,并有助于降低与进入密闭空间相关的高成本。

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)

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RamirezSerrano, Alejandro其他文献

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Perceptive whole-body planning of highly maneuverable robots in confined spaces
有限空间内高机动机器人的感知全身规划
  • 批准号:
    RGPIN-2021-02441
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    2022
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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Locomotion versatility robotics for hazardous industrial confined spaces operation
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  • 批准号:
    561089-2020
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 3.64万
  • 项目类别:
    Alliance Grants
Scalable Highly Maneuverable Unmanned Aerial Vehicles v2.0 for Confined Spaces.
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    2019
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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    Discovery Grants Program - Individual
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适用于密闭空间的可扩展、高度机动的无人机 v2.0。
  • 批准号:
    RGPIN-2015-05410
  • 财政年份:
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  • 资助金额:
    $ 3.64万
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Scalable Highly Maneuverable Unmanned Aerial Vehicles v2.0 for Confined Spaces.
适用于密闭空间的可扩展、高度机动的无人机 v2.0。
  • 批准号:
    RGPIN-2015-05410
  • 财政年份:
    2017
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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    2017
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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  • 批准号:
    RGPIN-2015-05410
  • 财政年份:
    2016
  • 资助金额:
    $ 3.64万
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    $ 3.64万
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