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Development and application of Novel, Integrated Tools for monitoring and managing Catchments

This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme under grant agreement No 689341

Droni intelligenti per il monitoraggio della qualità delle acque: l’esperienza del progetto “H2020 INTCATCH”

Andrea Benfatti, Davide Corsi, Alessandro Farinelli


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IL PROGETTO INTCATCH (2016-2020)

Rendere più efficiente il monitoraggio delle acque

Integrazione tecnologie per gestione e monitoraggio dei bacini idrici

• Sistema di supporto alle decisioni

• Sensori innovativi

• Trattamenti per sfioratori di piena

• Visualizzazione dei dati

• Droni autonomi

Tecnologie disponibili per le comunità locali (citizen science)

20 partners


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PERCHÉ I DRONI ACQUATICI

EC giorno 2 EC giorno 1

Sensori disponibili dove servono, quando servono PERCHÉ QUESTO È IMPORTANTE -- Cercare le sorgenti di inquinamento -- Supportare la pianificazione e la validazione delle infrastrutture


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STRUMENTI E TECNOLOGIA

Chl-a

DO pH EC (T) ISA

Oil/Hyd

WAIS sistema cloud

+ analisi genomica e metalli pesanti (Cd, Cu, Pb)

WASCO (disponibile su play store)

WAQUIN (web app)

Piattaforma di base Piattaforma integrata


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EVOLUZIONE DEI DRONI INTCATCH

Version 3: Giugno 2019 • Stesse funzionalità di V1 e V2 • Elettronica miniaturizzata • Più compatto e leggero • 1 drone

Versione 2: Aprile 2019 • Stesse fuzionalità di V1 • nuovi motori

• più potenti ed affidabili • Nuovo sistema di controllo

• tablet e mobile • 4 droni

Versione 1: Maggio 2018 • Autonomia + RC • Do, Ph, EC, T, ISA, … • Sistemi di misura dedicati • 7 droni (2 propulsione esterna)


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UTILIZZO DEL SISTEMA INTCATCH 12 droni (4 IT, 3 UK, 2 ESP, 2 GRE, 1 DE)

Più di 250 campagne di acquisizione dati (circa 50 UNIVR)

Coinvolgimento NGO: 190 individuals

Coinvolgimento di agenzie per la protezione ambientale

-- e.g., ARPAV (Italia)

Dati facilmente accessibili http://waquin.intcatch.eu/

Fiume Wissey, UK (EC) Lago Fimon, IT (DO) Insieme ad ARPAV

http://waquin.intcatch.eu/


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Assicurare la qualità delle misure

PERCHÈ AUTONOMIA

drone

Operare anche in zone non accessibili

Misure ripetute


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COSA SI INTENDE PER AUTONOMIA Istruzioni di alto livello

-- Guida autonoma (pianificare e seguire un percorso)

-- Recupero sicuro -- Misurare quando è importante, …

Sistema di campionamento integrato

Radio comando

Guida autonoma Campagna raccolta dati sul Ter


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GUIDA AUTONOMA

Kalman Filter

Absolute Position Sensor

GPS


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RECUPERO SICURO Procedura sicura per recuperare il drone -- passare su aree già attraversate -- percorso minimo Utilizzo di algoritmi di IA per trovare il cammino minimo Possibili eventi che scatenano il recupero: -- comando da app/RC -- livello batteria critico -- fuori campo (RC/WiFi) -- presenza in una determinata area -- …


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AUTONOMIA AVANZATA: RICONOSCERE SITUAZIONI DAI DATI Situazione: -- stato del drone nell’ambiente -- non misurabile direttamente -- può essere estratto dai dati Utile per: -- decisioni «online» (corrente/controcorrente) -- analisi dati «offline» (dati validi) Risultato principale: apprendimento non

supervisionato può identificare variabili importanti Esempio: media direzione, media potenza ai motori, varianza voltaggio batteria importanti per corrente/controcorrente Maggiori informazioni: [1][2][3]


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AUTONOMIA AVANZATA: RICONOSCIMENTO DI OSTACOLI

Telecamera Dataset (immagini acquisite)

etichettatura

Maggiori informazioni: [4][8]


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GRAZIE!

INTERESSATI A: -- DIMOSTRAZIONI -- AUTONOMIA -- DATASET CONTATTO: [email protected]


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REFERENCES

[1] Alberto Castellini, Francesco Masillo, Riccardo Sartea, Alessandro Farinelli; eXplainable Modeling (XM): Data Analysis for Intelligent Agents. AAMAS 2019 [2] Alberto Castellini, Georgios Chalkiadakis, Alessandro Farinelli; Influence of State-Variable Constraints on Partially Observable Monte Carlo Planning IJCAI 2019 [3] Alberto Castellini, Francesco Masillo, Manuele Bicego, Domenico Bloisi, Jason Blum, Alessandro Farinelli, Sergio Peigner; Subspace clustering for situation assessment in aquatic drones. SAC 2019 [4] Lorenzo Steccanella, Domenico Bloisi, Jason Blum, Alessandro Farinelli; Deep Learning Waterline Detection for Low-Cost Autonomous Boats. IAS 2018 [5] Lorenzo Bottarelli, Manuele Bicego, Jason Blum, Alessandro Farinelli; Orienteering-based informative path planning for environmental monitoring. Eng. Appl. of AI, 2019 [6] Alessandro Farinelli, Masoume M. Raeissi, Nicoló Marchi, Nathan Brooks, Paul Scerri; Interacting with team oriented plans in multi-robot systems. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2017 [7] Masoume M. Raeissi, Alessandro Farinelli; Cooperative Queuing Policies for Effective Scheduling of Operator Intervention, Autonomous Robots 2019 [8] Lorenzo Steccanella, Domenico Bloisi, Alberto Castellini, Alessandro Farinelli; Waterline and Obstacle Detection in Images from Low-cost Autonomous Boats for Environmental Monitoring, Robotics and Autonomous Systems, 2019

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