Droneteknologi muligheter. Vennlige droner for kartlegging

Transkript

1 Droneteknologi muligheter Vennlige droner for kartlegging

2 Forretningsområder Bygningsfysikk Energiberegning, termografering og tetthetskontroll RPAS (UAV) 2010 Første multirotor i luften 2011 Støtte fra Innovasjon Norge 2012 Utvikling av egen multirotor UAV 2013 Lansering av Camflight konseptet 2014 Utvikling av Camflight X8 og Campos-m

3 Vennlige droner for klarlegging

4 Drone UAV Unmanned Aerial Vehicle UAS Unmanned Aerial System RPAS Remotely Piloted Air System Fixed wing Multi-rotor

5 Hva skal til for å starte virksomhet med RPAS? Ansvarsforsikring Luftfartsforsikring Tillatelse fra luftfartstilsynet Søknad Operasjonsmanual Ny forskrift ute på høring

6 Hva krever Luftfartstilsynet av dere? AIC-N 14/13 (Informasjonsirkulær for luftfarten ) Risikoanalyse Loggføre alle flygninger Varsle flyplasser innenfor 5 km Alle hendelser eller uhell skal rapporteres Flygning innenfor VLOS Visual Line Of Sight Skal være i stand til å ta over og fly manuelt for å hindre sammenstøt med andre luftfartøy Maks flyhøyde: 400 fot.

7 Uavhengig organisasjon for alle som driver med RPAS i Norge Promoterer norsk RPAS industri Ivaretar operatørers interesser Fremmer og deltar i regelutvikling

8 Utfordringer i prosjekter Multi-rotor kontra fast vinge Lite egnede plasser for landing Vanskelig å opprettholde VLOS Trange daler og høye fjell Problematiske GPS forhold Flygning nær fjellsider og høyspentlinjer Vind RPAS må klare sterk vind Viktig med gyrostabilisert kamerafeste Lite lys ved overskyet vær Behov for lav hastighet og langsom lukkertid

9

10 Kartlegging med drone Rask og kostnadseffektiv metode små og mellomstore prosjekter Åpner nye markeder og bruksområder Ortofoto 3D modeller Prosjektering og planlegning Masseberegning Rassikring Kartlegning av naturkatastrofer Inspeksjon av konstruksjoner Forskningsprosjekter

11 Lønnsomhet og fleksibilitet Areal Lite UAV Lav Aerial, LIDAR Høy Satellite Fleksibilitet Stort

12 Metoder for innsamling av data fra drone: Laserskanning for 3D punktskyer Fotogrammetri for ortofoto og 3D punktskyer Hyperspektrale kamera for analyse Digitale kamera for inspeksjon og visualisering IR kamera

13 Laserskanning fra RPAS Tidlig i utvikling. Få systemer på markedet Høy pris på utstyr Lite utstyr med høy nøyaktighet Fungerer godt på vegetasjon Rask prosessering av data

14 YellowScan 2,2 Kg inkludert batteri Maks rekkevidde 100 meter Returpulser Fungerer i vegetasjon Nøyaktighet (Z) 0,10 m + 0,5 % X høyde Nøyaktighet (X,Y) 0, % X høyde Absolutt Nøyaktighet ved 60 meter flyhøyde: Z 0,4 meter XY 0,7 meter

15 Routescene UAV LidarPod Vekt 2,5 Kg. Basert på Velodyne HDL-32e Maks rekkevidde 100 meter Lagrer ikke data ombord Absolut nøyaktighet: 0,03 meter ved 20 meter flyhøyde 0,06 meter ved 40 meter flyhøyde

16 Riegl VUX-1 5 Kg inkludert GNSS og IMU Maks rekkevidde 550 meter Returpulser Fungerer I vegetasjon Absolutt nøyaktighet: 0,025 meter med 350 meter flyhøyde

17 Fotogrammetri fra RPAS Flere systemer og programvarer på markedet Høy nøyaktighet er mulig Fungerer ikke godt ved tett vegetasjon Prosessering av bilder krever mye datakraft og tid Tidkrevende å måle inn passpunkter i større prosjekter GNSS mottaker og RTK link om bord gjør passpunkter overflødig

18 Camflight 8 multirotor 3 x 3 m landingsplass Opp til 50 min flytid Autopilot fra Lockheed Martin Redundans for motorsvikt Høy stabilitet i vind opp mot 15 m/s Gyrostabilisert kamerafeste

19 Camflight X8 Kan fly med laserskanner Ca. 20 min flytid med Riegl VUX-1 > 60 min flytid med 1,5 Kg. Campos-m posisjoneringssystem RTK link til lokal basestasjon Postprosessering av bildeposisjoner fra ETPOS data Fotogrammetri uten passpunkter

20

21 Prinsipp for fotogrammetri fra RPAS

22 Høyt overlapp Alle objekter sees i flere bilder Enorm mengde med observasjoner Rigid blokk tross av lav kvalitet GNSS/IMU system Gir god nøyaktighet Muliggjør gode 3D modeller

23

24 Forventet nøyaktighet med konsumer kamera Avhengig av bildekvalitet RAW format og stor bildesensor anbefales Funksjon og ytelse på RPAS Mulig nøyaktighet med bruk av passpunkter: Horisontalt: (0,5 til 1 piksel) Vertikalt: (1 1,5 piksel) I praksis 3 til 5 cm vertikalt

25 Hva påvirker nøyaktigheten? Oppløsning på kamera Størrelse på bildebrikke Kvalitet på optikk Innstillinger for kamera Flyhøyde Passpunkter Overlapp Programvare

26 Trollstigen - Deformasjonsanalyse av bratt fjellside for Statens Vegvesen Fotogrammetri fra RPAS Terrestrisk skanning - Leica P20 skanner Passpunkter målt med totalstasjon meter flyhøyde over takeoff 16 MP kamera 18,5 mm objektiv Bruk av Campos-m for test Utfordringer: Stor variasjon i terrenghøyde Dårlige GPS forhold for navigering Vanskelige vindforhold Dårlige lysforhold Regn

27 18 passpunkter 547 bilder

28 Høyt overlapp I alle bilder

29 Kamera posisjoner - nøyaktighet Campos-m forsinkelse ms Postprossering med TerraPos Bildeprosessering med Photoscan Loggfil vektet med 10 cm Oppgradert Campos-m vil gi høyere nøyaktighet X error (m) Y error (m) Z error (m) Total error (m)

30 Passpunkter - nøyaktighet Label X error (m) Y error (m) Z error (m) Error (m) G H H H H H H H L L L L L L L Total

31 De grønne områdene ligger innenfor +/- 5 cm. De blå områdene ligger høyre enn dataene fra den fotogrammetriske punktskyen. Dette er typiske områder med vegetasjon. De røde områdene ligger lavere enn dataene fra den fotogrammetriske punktskyen. Dette er typiske områder med overheng.

32

33 Bryn i Bærum Flyhøyde 80 meter Kamera: Samsung NX200 Oppløsning: 20,3 MP Linse: 30 mm Passpunkter oppmålt med totalstasjon Avvik mellom punktsky og oppmåling av prosjektet med totalstasjon < 10mm i Z

34 X8

35 Takk for interessen