BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Các nhiệm vụ khác
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  18,910,514
  • Kết quả thực hiện nhiệm vụ

2024 - 10-NS-ĐKKQ

Thiết kế, chế tạo thiết bị và phát triển công nghệ kiểm tra cầu sử dụng thiết bị bay không người lái kết hợp trí tuệ nhân tạo

Trường Đại học Giao thông Vận tải

UBND TP. Hà Nội

Tỉnh/ Thành phố

TS. LƯƠNG XUÂN CHIỂU

TS.Ngô Thanh Bình, TS. Phí Văn Lâm, TS. Lê Thị Thúy Nga, TS. Bùi Ngọc Dũng, PGS.TS Trần Ngọc Hiền, TS. Đặng Minh Tân, PGS.TS Nguyễn Hữu Hưng, TS. Nguyễn Thúy Bình, ThS. Vũ Ngọc Quý, PGS.TS. Nguyễn Duy Tiến, ThS. Ngô Ngọc Quý, TS. Đỗ Anh Tú, ThS. Nguyễn Trung Dũng, ThS. Nguyễn Thị Hương, ThS. Nguyễn Khánh Đức, ThS. Nguyễn Văn Long

Tự động hóa (CAD/CAM, v.v..) và các hệ thống điều khiển, giám sát, công nghệ điều khiển số bằng máy tính (CNC), …

7/2021

6/2023 gia hạn đến 12/2023

2023

Hà Nội

- Đề tài đã xây dựng giải pháp công nghệ cho tổ hợp bay không người lái phù hợp với nhiệm vụ kiểm tra cầu có độ tĩnh không cao, đã nghiên cứu các giải pháp công nghệ chính trên thiết bị bay UAV sử dụng xăng- điện và tại thiết bị trạm mặt đất GCS phù hợp với nhiệm vụ kiểm tra cầu có độ tĩnh không cao

- VTOL HUAV thực tế đã được thiết kế chế tạo thành công bằng các vật liệu thép các-bon cứng và nhẹ. Sau khi kiểm tra lý thuyết, mô phỏng và thực hiện các thử nghiệm đủ đáp ứng an toàn bay, thiết bị thực tế cơ sở được đã chế tạo và từng bước tích hợp thiết bị thử nghiệm. Giải pháp thiết kế, thử nghiệm hệ thống tay đòn, chân đỡ và các chi tiết ghép nối với mô hình tương đương của thiết bị bay thực tế , sau đó thử nghiệm đáp ứng với tải trọng giả, cản gió đã được tiến hành từng bước thành công theo quy trình thiết kế, chế tạo thiết bị bay nhằm giảm thiểu rủi ro trong chế tạo và thử nghiệm thiết bị thực tế. Cuối cùng hệ thống tổng thể được tích hợp, thử nghiệm và hiệu chỉnh thành công đáp ứng yêu cầu thực tế

- Từ các kết quả thử nghiệm, nhóm nghiên đã cứu tích hợp các cảm biến tại các vị trí phù hợp, hiệu chỉnh thiết bị, bù sai số cho các thiết bị đo lường tại các chế độ làm việc một cách hiệu quả và tiến hành thử nghiệm tại cơ sở nghiên cứu và ngoài thực tế thu được kết quả khả quan với địa điểm bay tại cầu vượt đường sắt trên cao 3 Cầu Giấy, hà Nội. Hệ thống đáp ứng được yêu cầu đặt ra, kết quả được công bố trong bài báo của tạp chí Journal of Information and Telecommunication, Volume 7, 2023 - Issue 3 (SCI-E, Scopus-Q2).

- Mô-đun chương trình phần mềm xử lý dữ liệu hình ảnh sự cố công trình cầu trên máy tính đã được thực hiện thành công với mô hình đạt được độ chính xác trên 90%,
nhúng vào công cụ xử lý mẫu ảnh và tách ảnh từ video ở bước tiếp theo. Tốc độ suy luận của mô hình với máy tính sử dụng GPU Nvidia GTX 1050Ti là 73 fps ứng với thời
gian suy luận trung bình trên 1 ảnh bằng 0.0137 giây cho tập dữ liệu khá đa dạng, bao gồm 1000 ảnh của Kaggle, SDNET2018 và ảnh thu thập thực tế của nhóm nghiên cứu.
Dữ liệu kiểm thử cho mô hình có thể lấy độc lập từ 1 CSDL khác, như của Mendeley [32] và các dữ liệu thực tế. Sai số đạt dưới 2%, và tối đa có thể đạt là 0.25%. Mô hình
CCDNet phát hiện vết nứt xử lý ảnh resize được thiết kế cho GCS và để có thể phát triển cho máy tính nhúng, và YOLOV5 cho Tool-AI.

- Thiết bị HUAV là sản phẩm của đề tài khoa học: “Thiết kế, chế tạo thiết bị và phát triển công nghệ kiểm tra cầu sử dụng thiết bị bay không người lái kết hợp trí tuệ nhân tạo” mã số 01C - 02/02 - 2021 - 3, hiện đang trong giai đoạn nghiên cứu thử nghiệm, chưa có công bố trên thị trường. Trình độ khoa học của sản phẩm so với các sản phẩm tương tự hiện có là: Thiết bị bay tương đương là thiết bị Airborg™ H8 10K
của Top flight technologies (Mỹ), thể hiện qua các thông số kỹ thuật của sản phẩm, cả UAV và GCS; thiết bị GCS tích hợp AI dùng phát hiện vết nứt và công cụ Tool-AI đo đạc kích thước vết nứt hiện chưa có công bố trên thị trường.
Chạy thử toàn bộ hệ thống, kết quả rất khả quan. Với khoảng cách đối với cảm biến US42v2 có thể đo được trong thực tế cho thiết bị trong khoảng 40 tới 140cm. Camera sử dụng có góc nhìn rộng khác nhau nhưng hình ảnh được chụp qua lưới hiệu chỉnh camera thì không bị cong khi chụp vuông góc nên không phải lo hình ảnh sẽ bị bẻ cong so với thực tế. Tốc độ thu thập mẫu là 3-6 hình/s tùy thuộc vào trạng thái hoạt động
của jetson (điều này chỉ đúng cho jetson nano còn các thiết bị mạnh hơn thì sẽ có tốc độ tốt hơn).  Không chỉ có ưu điểm trong việc khảo sát vết nứt tại các khu vực mà giải pháp khác không thể tiệp cận mà ngay ở các công trình cầu thông thường thì giải pháp sử dụng thiết bị bay không người lái VTOL UAV cũng mang lại hiệu quả kinh tế cao, đảm bảo được lưu thông, giảm thiểu được nguy cơ mất an toàn lao động. Trên cơ sở các quy định, tiêu chuẩn, định mức hiện hành so sánh phương án khảo sát bằng đà giáo và phương án sử dụng UAV khảo sát vết nứt tại 4,8km cầu tại Thành phố Hà Nội, phương án khảo sát đánh giá vết nứt bằng UAV giúp tiết kiệm từ 75% thời gian, tiết kiệm đến trên 68% chi phí so với các phương án khảo sát bằng đà giáo thông thường.

thiết kế, chế tạo thiết bị hợp thành và phát triển công nghệ kiểm tra cầu sử dụng thiết bị bay không người lái kết hợp trí tuệ nhân tạo

2024 - 10/ĐKKQNV- SKHCN