未来：自律型ロボットハルグルーミング

ベンキナマン • 18 3月 2019

自律船体グルーミングロボットのユーザインタフェース写真提供：グリーンシーシステムズ

2年間のグルーミンググルーミングされていないパネル（下）と比較して、６インチ×１２インチのコーティングされたパネルは毎週グルーミング（上）された。写真提供：グリーンシーシステムズ

他のグルーミング車両で撮影した桟橋側の小さな船舶のグルーミングロボット。写真提供：Greensea Systems

船体の生物付着は、車両の準備状況、船の性能、コスト、および環境に大きな影響を与えます。生物付着は流体力学的抗力の増加をもたらし、それは水力的に滑らかな船体よりも走行距離当たりの燃料使用量および排出量の増大をもたらす。シュルツらによる研究。米国海軍のDDG-51クラスの船、FR-30の典型的な汚損評価（FR）は、油圧的に滑らかなDDG-51よりも10.3％燃料消費量を増加させることを発見しました。結果は、この汚損評価をFR-20に下げると船当たり340Kドルの節約になり、船体がFR-10の汚損評価に保たれた場合の2倍以上になり、米海軍は年間約800Kドルを節約できることを示しました。そして商業船に関するそのような研究はほとんど存在しないが、汚損の同様の経済的影響は確かである。最近の報告によると、397mのコンテナ船であるEMMA MAERSKは、生物付着によって失われた推進燃料に1日当たり約2万ドルを費やすと推定しています。

汚損の経済的影響もまた、費用のかかる従来の清掃および封じ込め活動によるものである。 2016年に米国沿岸警備隊が依頼した調査によると、船の船体から軽い生物付着物を除去するためのコストは1平方フィートあたり0.33ドル（1平方メートルあたり約3.55ドル）であると決定されました。その推定に基づくと、DDG-51からの完全な生物付着物除去は1万ドル以上かかり、一方、Panamaxクラスのコンテナ船からの生物付着物除去コストは9万8000ドル以上になるでしょう。これらの見積もりは、防汚に使用されているアブレーティブコーティングを劣化させる伝統的な洗浄方法のためのもので、数年に一度再コーティングのためのドライドッキングにつながります。大型船の乾ドックでは、1百万ドルから2百万ドルに達することがあります。

汚損はまた、推進燃料費の増加に関連した温室効果ガスの排出量から水中洗浄によって放出される毒素まで、重大な環境影響を与える。多くの国では現在、入港中に水中洗浄の封じ込めや慣行の禁止が求められています。汚染された船体を清掃するために使用される伝統的で激しい清掃プロセスは、費用がかかり、作業には非効率的であり、船体コーティングに損傷を与え、そして環境的に許容できないものである。反動的な強力な洗浄プロセスに代わるものは、小さな柔らかいブラシを使用した穏やかなブラッシングによる、船体コーティング上の成長の定期的かつ徹底的な中断です。このプロセスは、ハルグルーミングと呼ばれ、毎月の歯科医の訪問と年間の根管を避けるために毎日自分の歯を磨くのと同じです。フロリダ工科大学の腐食生物付着防止センター（FIT CCBC）のDr. Geoffrey Swainが率いる研究は、はるかに少ない毒素を放出しながら、それが生物付着防止の費用対効果の高い方法であることを実証しています。洗浄よりも水中に。船体のグルーミングは船体を軽く磨き、コーティングを除去しないため、封じ込めが不要で、元のコーティングの寿命が延び、コストのかかる乾式ドッキングの間隔が長くなります。さらに、船体のグルーミングは軽量のブラシで行われ、船体に非常に穏やかに接触します。これにより、ダイバーが簡単に操作できるハンドヘルドブラシ、あるいは小型の船体移動ロボットが操作できるブラシツールさえも可能になります。クリーニングツールを起動して回収するための重機の必要性の欠如は、さらに費用便益に追加されます。

仕事でグルーミング車。写真提供：グリーンシーシステムズ

しかし効果的であるためには、ハルグルーミングは週に一回かそれ以上の頻度で定期的に行われなければならず、ボイドや漏れを残さずに徹底的でなければならない。（以前の歯磨きの類推を続けながら、数歯を除くすべての歯磨きを想像してみてください - 歯科医の訪問はまだあなたの未来の中です）。例えば、DDG-51クラスの船は、米海軍の艦隊のおよそ22％を数え、濡れた船体面積をおよそ22％占めています。 1週間に1回、米海軍艦隊のこの部分の濡れた部分全体を手入れすることは、ロボットによる方法がない限り、物流上および財政上禁止されています。ロボットソリューションを使用しても、1台の小型ロボットを使用し、グルーミングパスの50％のオーバーラップを確保する場合、グルーミング時間は1船あたり15時間以上になる可能性があります。

過去10年間のいくつかの取り組みが、ロボットによるグルーミング能力の向上に貢献してきました。これらの努力は、ロボットが船体に沿って這うことを可能にするために、実績のあるツーリング、グルーミング方法、ロボットプラットフォーム、品質保証プロセス、および非磁性取り付け方法を生み出した。それなら、約10年の研究と15以上の市販の「船体掃除ロボット」の後に、私たちにはまだ畜産業界で採用される準備ができている解決策がまだないのでしょうか？その理由はロボットと同じくらい古いです。ロボットが最小限のオペレータ入力で期待通りに仕事をすることができるまで、そして人間とロボットの関係が最適になるまで、ロボットは仕事に適用できない。
タスクを実行できるロボットは、ナビゲーション、制御、および通信という3つの主な考慮事項に依存しています。ナビゲーション：ロボットは、環境内のどこにあるのか、またどのようにして必要なところに到達するのかを正確に知ることができますか？制御：ロボットはタスクを正確に操縦し操作することができますか？コミュニケーション：私たちは自分のコマンドをロボットに有意義に伝え、ロボットのステータスを解釈することができますか？これらの考慮事項のいずれかを完全に提供しないと、最適なロボットソリューションが妨げられます。これが、ハルグルーミングロボットソリューションがまだ提供されていない理由です。

Greensea Systems、Inc.は、海洋ロボット用の高度なナビゲーション、制御、および自律ソリューションを専門とするソフトウェア会社で、2017年にFIT CCBCのハルグルーミングチームと提携して、ハルグルーミングに最適なロボットソリューションを検討しました。 2018年、GreenseaとCCBCのFITチームは、米海軍海軍研究局からの資金提供を受けて、0.15m未満の船体上位置決め精度を提供しながら、非常に少ないオペレータ入力で自律的に船体を整備できるプロトタイプロボットシステムを開発しました。 RMSこのプロトタイプシステムは、Greenseaによって開発された誘導制御システムおよびFIT CCBCによって開発されたグルーミングブラシツールを備えた市販のROVシステムを使用した。
ナビゲーションソリューションに付随して、Greenseaは彼らの高度な任務計画と遠隔操作車両（ROV）に使用される自律ソフトウェアモジュールを利用しました。これらのOPENSEAソフトウェアモジュールは、グルーミングする領域の指定、グルーミングの適用範囲の計画、および自律グルーミング操作の実行のためのツールと機能を提供します。オペレータは、Subject Matter Expert（SME）として監督するか、または車両を一人にして補助なしで操作を行うことができます。ロボットグルーミングプロセスにおける自律性の役割は、船体を100％カバーするのに必要な時間のために、このプロセスの実行可能性にとって重要です。

ハルグルーミングロボットにナビゲーション機能と自律機能を提供するために、GreenseaはオープンアーキテクチャソフトウェアプラットフォームであるOPENSEAを活用しました。自律型船体グルーミングロボットは、慣性航法システムとマルチビームソナーを使用して、船体上のロボットの位置を機能ベースで認識します。船体グルーミングシステム全体は、ナビゲーションおよび制御システム、自律性、ソナー、およびグルーミングツールを含む車両にとらわれないトラクタースキッドで実装されています。グルーミングスキッドは、ほとんどの商用ROVに簡単に適応できます。 GreenseaはVideoRay MSS ROVで2019年にシステムを商品化しています。

Greenseaの爆発物処分（EOD）チーム用ソフトウェアから開発された直感的なグラフィカルユーザーインターフェースは、技術者がハルグルーミングプロセスの計画、実行、および文書化に必要なロボットとの通信を提供します。ハルグルーミングワークスペースは、地域ごとのグルーミング操作、障害物回避のためのソナーオーバーレイ、および完全な状況認識のためのビデオを計画するためのビューを提供します。画面上のグラフィックインジケータは、船体上の車両の進行状況を記録し、グルーミング帯を示します。ワークスペースでは、技術者はグルーミングプランを保存したり呼び出したり、障害物や障害物を記録したり、すべてのデータを記録して保存したりして再生することもできます。
Greenseaの正確な船体相対ナビゲーションソリューションは、船体アプリケーション用の自律ロボットを可能にし、船体グルーミングを水中での洗浄に代わる実行可能な代替手段とし、費用対効果が高く環境にやさしいものです。 Greenseaは、2019年に自律型船体グルーミングロボットとそれを可能にするナビゲーションおよびグルーミング技術を商品化しています。

脚注：GreenseaとFIT CCBCは、自律型船体グルーミングロボットの開発サポート、およびナビゲーションシステムで使用される機能ベースのナビゲーションおよびローカライズテクノロジについて、Office of Naval ResearchとDARPAに感謝します。

著者
Ben Kinnamanは、Greensea Systems、Inc.の創設者兼CEOです。彼は、海洋業界でのキャリアを積んで、Greenseaが海洋ロボット工学を推進するために使用するOPENSEAオープンアーキテクチャソフトウェアプラットフォームを開発しました。 [email protected]

Ben Kinnamanは、Greensea Systems、Incの創設者兼CEOです。