Per efficientare le ispezioni infrastrutturali in termini di tempistiche, consumi e sicurezza degli operatori

Txt e-tech annuncia l’avvio ufficiale del progetto "Capri" – Cooperative UAVs Positioning for Bridge Inspection, co-finanziato dall’agenzia spaziale europea (Esa), per la manutenzione predittiva e l’ispezione digitale delle infrastrutture critiche. L’iniziativa, della durata di due anni e con un budget complessivo di 1.492.107,00 Euro, è pensata per trasformare il paradigma delle ispezioni infrastrutturali mediante l’impiego di flotte di Uav (Unmanned Aerial Vehicle, aerei senza pilota a controllo remoto) completamente automatizzate, capaci di operare anche in ambienti privi di ricezione Gnss (Global Navigation Satellite System).

Il progetto punta a rendere più sicure, frequenti ed efficienti le ispezioni dei ponti, grazie ad una localizzazione cooperativa avanzata ed a moduli AI dedicati all’elaborazione video e al riconoscimento automatico dei difetti strutturali. Le soluzioni sviluppate permetteranno una drastica riduzione dei tempi e dei costi delle attività, eliminando l’esposizione degli operatori a situazioni pericolose e riducendo l’impatto ambientale rispetto ai metodi tradizionali.

L'azienda, in qualità di prime contractor, coordina il consorzio composto da MAVTech, Fondazione LINKS, Inspectiondrone e la Città di Torino. TXT contribuisce, inoltre, con moduli proprietari di AI e monitoraggio, LINKS contribuisce allo sviluppo di tecnologie per la localizzazione cooperativa in tempo reale degli Uav e sistemi di gestione automatizzata della missione. MAVTech sviluppa gli Uav, Inspectiondrone testerà e validerà la soluzione in campo e, infine, la Città di Torino fornisce supporto in termini di normazione e validazione operativa sui siti pilota.

Capri integra un sistema di localizzazione ibrido Gnss-Uwb, che consente ai droni di navigare in modo stabile anche sotto le strutture dei ponti ed in ambienti complessi, mantenendo una distanza ravvicinata dagli elementi strutturali critici. La missione è gestita in modo completamente autonomo tramite un sistema avanzato di fleet management, mentre l’acquisizione e l’analisi dei dati sono potenziate da tecnologie AI-based.