Сегодня роботы и дроны активно вошли в быт строительной сферы – они помогают при покраске, инспектировании объектов, ремонте дорог и даже при проведении геодезических работ, снижая затраты и время, потраченные на данные процессы. Причем без потери качества! Остается надеяться, что российские строители обратят внимание на новые цифровые технологии и инструменты и начнут их массово использовать хотя бы в больших городах.

Робособака-геодезист помогла создать 3D-модели строящихся объектов.

Для этих целей команда разработчиков ПО для робототехники 3Logic Group и специалисты крупной добывающей компании протестировали применение робособак.

Бионический робот под управлением ПО «Вектор», разработанным 3Logic Group, проходил заданные маршруты в помещениях стройплощадки в Тюмени. На нем было установлено сканирующее оборудование весом 2,5 кг, причем в отличие от колесных платформ, робособака свободно перемещалась по помещениям и лестницам, перешагивала через возможные препятствия.

Для заказчика был важен постоянный мониторинг строительных работ, чтобы контролировать ход строительства и его точность. Построение 3D-модели возводимого объекта и сравнение ее с базовым планом помогает выявить ошибки и быстро исправить их. Добывающая компания искала способ повысить скорость проведения геодезических работ, и оптимальный вариант – поручить эту задачу мобильному бионическому роботу.

Сканирование пространства проводилось непрерывно. На получение 3D-модели объекта площадью 2000 кв. м было затрачено всего лишь 12 мин. Геодезисту высокой квалификации на выполнение этой задачи требуется до 72 ч. А отклонения в 3D-модели помещения составили не более 2 см.

Таким образом, машина справилась с геодезическими работами в 360 раз быстрее человека.

ПО для навигации роботов включает алгоритмы машинного обучения, благодаря чему можно совершенствовать выполняемые устройством операции.

Сначала робособака проходит необходимый маршрут под управлением человека с помощью приложения, где оператор контролирует работу робота: траекторию движения, обход препятствий, прохождение лестниц, необходимые остановки и пр.

Затем технологии machine learning позволяют роботу ориентироваться на местности автономно, и вмешательство оператора уже не требуется.

Применение мобильных четырехопорных роботов возможно в дневное и ночное время. Это особенно важно для строительных объектов, которые возводятся в условиях полярной ночи.

Робот с ИИ для ремонта дорог способен самостоятельно обнаруживать и анализировать дорожные трещины и выбоины

Технологическая компания Robotiz3d, основанная британскими специалистами из Ливерпульского университета, представила в 2024 г. роботизированную систему ARRES Prevent для мониторинга и ремонта дорожного покрытия.

Робот применяет технологии искусственного интеллекта, собирая информацию о состоянии дорожного полотна при движении со скоростью до 96 км/ч. За 1 проход он осуществляет сканирование одной полосы.

Робот может функционировать полностью автономно или под дистанционным управлением оператора, а также работать в круглосуточном режиме, независимо от условий освещения.

В результате формируется подробная карта дефектов, включающая данные об их типе, глубине и расположении. Это позволяет повысить эффективность ремонтных работ, оптимизировать график обслуживания дорог и значительно сократить расход средств.

Для герметизации трещин применяется специальный состав, что предотвращает попадание воды и дальнейшее разрушение дорожного полотна.

В компании утверждают, что благодаря использованию робота скорость ремонтных работ возрастает примерно на 70%, а затраты на содержание дорог снижаются на 90%.

Робот-маляр HB1 от компании HausBots умеет ездить по стенам и потолку, позволяя обезопасить труд людей на высоте

HB1 умеет передвигаться по любой плоской или изогнутой, шероховатой или гладкой поверхностям, а также колоннам, преодолевать препятствия толщиной до 12 мм, например, провода или болты. Также он выполняет разнообразные работы: производит осмотр конструкций, заделывает трещины на фасаде, окрашивает поверхности и т.д.

Робот-маляр оснащен четырьмя колесами с резиновыми шинами. Он цепляется за основание с помощью двух встроенных электровентиляторов, которые втягивают воздух из передней части и выталкивают его из верхней части устройства, создавая силу в 42 кг на поверхности. Таким образом, он плотно прижимается к стене и может перемещаться даже по потолку.

На корпусе «маляра» можно закрепить насадки общим весом до 6 кг, с помощью которых робот выполняет разные задачи. Например, при установке распылителя HB1 окрашивает стены, добираясь при этом даже в самые труднодоступные места.

Робот управляется с помощью проводного пульта, присоединяемого к нему через электрический трос напряжением 110 В, и работает на расстоянии 30 м от земли.

Полностью автономный робот-маляр от израильской компании Okibo, управляемый ИИ, самостоятельно выполнит все работы

Беспилотник работает 100% автономно, на основе запатентованной технологии 3D-сканирования и моделирования пространства в реальном времени, автономного планирования пути, прогнозов и аналитики (BIM 5D), компьютерного зрения, датчиков для беспилотного движения и технологий ИИ.

Робот планирует свой путь самостоятельно и не требует ручного программирования перед каждым новым объектом.

Перед началом работы «маляр» сканирует помещение и получает 3D-модель комнаты: точность составляет 2-3 мм, которую для идеальной работы он сравнивает с BIM-моделью помещения.

Скорость работы робота примерно равна скорости человека-рабочего. Однако он может выполнять задачи без перерывов 24 ч в сутки, таким образом превосходя человека в 3 раза. В результате выполнение задачи обходится на 50% дешевле.

Ширина робота 75 см, высота 195 см, питание – от аккумулятора. Робот «видит» пространство, благодаря компьютерному зрению, равномерно распыляет краску с помощью руки-манипулятора от пола до потолка, имеет встроенный насос.

По заявлению разработчиков, машина требует минимального вмешательства человека.

Высокоточный робот-маляр Morningstar от китайской компании Lenovo может работать аналогично живописцу

По словам его создателей, робот сочетает в себе мощь и интеллект в сочетании с современным программным обеспечением.

Робот Morningstar, попадая в новое помещение, сканирует область, где планируется проводить работу. После чего визуализирует пространство на виртуальной машине. На основе этих данных в режиме реального времени формируется 3D-модель, обеспечивающая точность при совершении тех или иных действий.

Робот снабжен бинокулярной стереокамерой, основная цель которой – передавать трехмерный видеопоток, для просмотра которого можно использовать AR-очки. Именно на основе такой картинки оператор может легко управлять роботом. При этом устройство имеет самообучающийся алгоритм, который позволит впоследствии выполнять определенные действия уже без участия человека.

После анализа в специальные контейнеры загружается краска, и робот приступает к работе.

Кроме того, Morningstar при помощи компьютерного зрения умеет инспектировать окрашенные поверхности, выявляя брак.

Робот представляет собой интеллектуальную систему, с помощью которой можно выполнять покрасочные работы удаленно. Это позволяет не только поднять качество окраски поверхностей и сократить сроки выполнения работ, но и привлекать к работам меньшее количество маляров-людей.

В Японии дроны могут осуществлять контроль состояния мостов в режиме реального времени

Специалисты по безопасности в Японии разработали систему, в которой контроль состояния мостов будут осуществлять БПЛА. Прошедший в конце января эксперимент подтвердил эффективность создания дронопортов для инспектирования состояния мостов.

Так, возле крупных мостов заранее устанавливаются дронопорты, которые позволяют обеспечить жизнедеятельность беспилотников на протяжении длительного времени. БПЛА на них могут подзаряжаться, автоматически взлетать и приземляться.

Управление и анализ информации осуществляется удаленно.

А в случае землетрясения из единого диспетчерского центра операторы запускают такие дроны, чтобы быстро фиксировать ситуацию с безопасностью конструкций дорожных мостов.

Эксперимент показал, что система работает эффективно. Но на качество передаваемой картинки влияет качество связи на местах, поэтому авторы эксперимента решили доработать систему, улучшить получаемую с объекта картинку за счет подключения беспилотников к сетям 5G для передачи потокового видео с разрешением 4K, что поможет анализировать ситуацию с большей точностью, используя ИИ.

Роботы-собаки и дроны не сводят «глаз» со стройки завода Газпрома в Усть-Луге

Стройка мегазавода переработки этансодержащего газа началась весной 2021 г. Мощность завода от 13 до 20 млн тонн СПГ, стоимость строительства оценивалась в 2,7 трлн руб. Стройплощадка настолько велика, что на ее территории есть автобусные остановки и задействованы сотни единиц техники.

Робособаки, самоходные платформы, конвертопланы и дроны фотографируют и снимают на видео весь ход работ. После обработки данных информация направляется на специальную цифровую платформу.

В режиме реального времени специалисты контролируют сроки строительства, объемы и качество выполняемых работ: от погружения свай до пусконаладочных работ.

Роботы-собаки имеют непрерывную связь с диспетчером и полностью собирают 3D-информацию по объекту. Вплоть до того, может ли конкретный человек находиться на этом месте, в каске он или без каски, сколько рабочих на площадке, какой объем работ произведен на сегодняшний день, как погружены сваи, сколько залито бетона, какие машины находятся на объекте.

Техника позволяет фиксировать все процессы на площадке, а специальное программное обеспечение четко определяет соответствие происходящего заданным параметрам.

В процессе работы вся собранная информация стекается в единую систему. В одном цифровом пространстве объединяются рабочие участки с оборудованием, десятки технологических процессов, сотни компаний и тысячи сотрудников.

На финальном этапе программа автоматически готовит сводную аналитику и формирует отчетность по смонтированным конструкциям, используемым материалам, плановым срокам и другим параметрам.

Роботы, находящиеся на земле и в воздухе, беспристрастны, неподкупны, работают круглосуточно, в любую погоду.

Дроны могут строить башни

В 2011 г. сотрудники компании ETH Zurich построили шестиметровую башню из 1500 «кирпичей» с помощью квадрокоптеров. Правда, «кирпичи» были из пенопласта, но дружная работа запрограммированных дронов стала важным шагом в направлении роботизации строительной отрасли.

Одновременно на площадке работало 4 квадрокоптера. Роботы забирали «кирпичи» со специального раздающего устройства, затем получали точные координаты, на которые нужно было поместить «кирпич» в соответствии детальной цифровой схемой башни.

Роботы летали автономно, но им помогала «умная» окружающая среда. На потолке арт-галереи были закреплены элементы системы захвата движения. Компьютер, используя визуальные данные, отслеживал все передвижения квадрокоптеров и предлагал им оптимальный маршрут движения, исключающий столкновения роботов друг с другом.

Когда аккумуляторы дронов разряжались, они автоматически приземлялись на зарядные устройства, и другие роботы занимали их места.

После приземления и до отлета, внешняя компьютерная система, используя камеры захвата движения, оценивала ошибку приземления. Эта ошибка затем принималась в расчет при помещении «кирпича» в строительную конструкцию. Но даже с учетом этой коррекции, точное размещение «кирпичей» – крайне сложная процедура из-за турбулентной аэродинамики. Лучший способ – зависнуть значительно выше над расчетным местом приземления «кирпича» и затем быстро опустить его вниз.

Скорость сборки башни составила в среднем 100 «кирпичей» в час. Особый клей на нижней части кирпичей позволял зафиксировать каждый блок на его месте в конструкции.

Иоланта Вольф