Einführung

Selbstfahrende Boote ermöglichen unbemannte Navigation und Arbeitsabläufe und finden Anwendung in Bereichen wie maritimer intelligenter Logistik, automatisiertem Pontonbau und der Erforschung von Meeresströmungen. Diese Boote sind der Schlüssel zu intelligenten Operationen in Navigation, Management, Wartung und Frachttransport und bilden den technischen Kern für zukünftige intelligente Wassertransportnetzwerke. Die Konstruktion eines AI selbstfahrenden Bootes erfordert die Koordination mehrerer Komponenten, wobei besonders die Rumpfkonstruktion im Fokus steht. Reduzierung des Widerstands und Maximierung der Antriebskraft sind zentrale Ziele.

Materialien & Methoden

Es wurden umfangreiche Tests durchgeführt, darunter die Grenzen des Elektromotors, Tests der Bootsrümpfe für den Drag Coefficient, Tests von Oberflächenbeschichtungen für hydrophobe Eigenschaften, und Tests von Propellern für maximale Leistung. Durch den Einsatz von hydrophoben Oberflächenbeschichtungen und Optimierung der Propellerauswahl wurde die Bootsgeschwindigkeit verbessert. Der Elektromotor wurde durch den Austausch von Kupferdrähten durch keramische isolierte Drähte verbessert, was die Leistung auf 80 W erhöhte. Eine Programmierung basierend auf einer Zustandsmaschine ermöglichte das autonome Navigieren des Bootes entlang von Bojenpfaden.
Die spektralen Komponenten der Bojen wurden bestimmt, indem eine helle, weiße LED durch die Bojen leuchtete und das durchscheinenden Lichts mit einem Spektrometer (Hopoocolor OHSP-350P) gemessen wurde. Unter Berücksichtigung der Phasenverschiebung aufgrund von unterschiedlichen Einfallswinkeln wurde ein optischer Langpassfilter (Quantum Design, ET542lp) mit einer Cut-Off-Wellenlänge von 542 nm gewählt.

Fazit & Ausblick

Das Team konnte erfolgreich ein schnelles Boot mit automatischer Navigation entwickeln. Durch die Kombination von Rumpfdesign, Propellerauswahl, Oberflächenbeschichtung und Elektromotorverbesserung wurde die Bootsgeschwindigkeit optimiert. Ein Programm basierend auf einer Zustandsmaschine ermöglichte die autonome Navigation des Bootes. Zukünftige Verbesserungen könnten die Implementierung von Schaltungsschutzmechanismen, Optimierung des Rumpfdesigns und weitere Verfeinerungen der Bilderkennung umfassen. Insgesamt stellt das Projekt einen wichtigen Schritt in Richtung intelligenter autonomer Boote dar, die in verschiedenen maritimen Anwendungen eingesetzt werden können.

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Quelle: The AI Powerboat Challenge, H. Fang, M. Garger, A. Rusch, und D. Schönenberger, ETH Zürich, 16. Februar 2024