Projekt címe: Kooperatív Technológiák Nemzeti Laboratórium

Projekt azonosítója: 2022-2.1.1-NL-2022-00012

A projekt megvalósításának kezdete: 2022.12.01.

A projekt befejezésének határideje: 2026.10.31.

A projekt összköltsége: 10.412.083.434 Ft

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem költségvetése: 3.200.031.050 Ft

A támogatás mértéke: 100%

Konzorciumvezető: Techtra Technológiai Transzfer Intézet Közhasznú Nonprofit Zrt.

Konzorciumi partnerek:

1. Autóipari Próbapálya Zala Korlátolt Felelősségű Társaság
2. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
3. CollMot Robotikai Kutató-fejlesztő Korlátolt Felelősségű Társaság
4. Femtonics Kutató és Fejlesztő Korlátolt Felelősségű Társaság
5. HM Elektronikai, Logisztikai és Vagyonkezelő Zártkörűen Működő Részvénytársaság
6. Magyar Agrár- és Élettudományi Egyetem
7. Magyar Honvédség Haderőmodernizációs és Transzformációs Parancsnokság
8. MouldTech Systems Korlátolt Felelősségű Társaság
9. Nemzeti Közszolgálati Egyetem
10. Pécsi Tudományegyetem
11. Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet
12. Széchenyi István Egyetem
13. Szegedi Tudományegyetem

A projekt célja: kettős felhasználású ipari innovációs kapacitások és kompetenciák felépítése és fejlesztése.

A Kooperatív Technológiák Nemzeti Laboratórium (KTNL) többcélú ipari innovációs kapacitások és kompetenciák felépítését és fejlesztését végzi. Fő célja olyan „innovációs tér” fizikai és tartalmi megvalósítása, ami az ipar és ennek meghatározó elemeként a kapcsolódó többcélú ipar digitalizációjában, kutatásában és fejlesztésében nemzeti és regionális szinten is kulcsszerepet játszik. 

Projektelemek:

1. Terepi járművek, platformok autonóm irányítása

A többcélú alkalmazásokban egyre elterjedtebbek lesznek az emberi beavatkozás nélkül is működőképes járművek és platformok. A megvalósításhoz maguk a járművek, platformok már számos gyártó által elérhetőek, mind a katonai és a civil oldalon egyaránt. A következő évtizedben a funkcionalitás kiterjesztésén, minél hatékonyabb alkalmazásokon lesz a hangsúly. A közúti rendszerekhez hasonlóan a terepi automatizálás is nagyon kiemelt kutatási terület, melynek alkalmazása a civil oldalon leginkább a mezőgazdasági feladatok megoldását, a katonai oldalon az önhordó járművek logisztikai, sebesültszállítási feladatok ellátását, továbbá elektronikai rendszerek szállítását tartalmazza első körben, de alkalmazható katasztrófavédelmi feladatokra is. A kialakuló képességekkel Magyarországon megalapozható lesz ezen területek automatizálásának képessége, a bevont cégekkel közösen a későbbi termékek megvalósítása. A projekt során le kívánjuk fedni a teljes algoritmikus megoldásokat.

Az első komponens a nagyfelbontású digitális terepi térképek készítése. A térképek készítéséhez mind földi és légi térképező technikákat dolgozunk ki fúziós technikával egyesítve az előnyöket. Az adatokon automatikus pontfelhő generálással és automatikus kiértékelő algoritmusokkal előállítható lesz a vektorizált adathalmaz és a 3D modellek. A hagyományos 3D felület modelleken felül minőségi paraméterek kiértékelését is vizsgáljuk multi és hiperspektrális érzékelő rendszerekkel, melyek a terepjáróképességet befolyásolják. Adatelemzési technikákat fejlesztünk változásdetektáláshoz és speciális objektumok felismeréséhez. A projekt során elkészülő algoritmusokat és eljárásokat minta területeken validáljuk.

A kiválasztott járműplatformok terepjáráselméleti elemzése után elkészítjük a terepi áthatolási függvényeket, majd meghatározzuk a járműspecifikus akadályleküzdő képességeket.

A terepi környezetérzékelés state-of-art módszereinek vizsgálatát követően az adott járművekre, platformokra kiválasztjuk a megfelelő szenzorokat és a feldolgozást végző ipari számítógépeket, majd megvalósítjuk a járműintegrációt. A jármű szenzoraihoz autokalibrációs módszereket fejlesztünk beleértve a kamerákat, Lidarokat és IMU szenzorokat. Az adott feladathoz el kell végezni a valós idejű lokális útvonaltervezéshez szükséges akadályok detekcióját, amihez felhasználhatóak a létező adatszettek, de saját tanító adatokat is kell generálni. Ezt követi a 3D objektum detekciós algoritmusok kidolgozása. Itt mind a klasszikus mind pedig a gépi tanulás alapú módszerek alkalmazhatóságát meg kívánjuk vizsgálni Lidar és kamera szenzorokra egyaránt. Követő algoritmusokat fejlesztünk a detektorokat felhasználva az objektumok nyomon követéséhez. A detekciós algoritmusokat SLAM megoldással egészítjük ki. A kidolgozott algoritmusokat teszteljük és validáljuk valós környezetben.

A jármű lokalizációhoz felhasználható a SLAM algoritmus, aminek a segítségével GPS nélkül is alkalmassá válik a jármű a megfelelő útvonalkövető algoritmus végrehajtására. A lokalizációt a globális útvonaltervezés követi. Az algoritmus figyelembe veszi a kialakított statikus digitális nagyfelbontású térképet, aminek alapján elvégzi az útvonaltervet. Az útvonal megvalósításakor figyelembe kell venni a lokális és időbeli eltéréseket a térképhez képes, amihez egy lokális útvonaltervező szükséges, ami a küldetés közben szükség esetén felülírja a globális tervet. Az algoritmusokat valós járművekre implementáljuk, majd teszteljük.

A feladatok végén kialakul a teljes terepi irányítás megvalósításához szükséges rendszer, amit valós platformokon és valós környezetben tesztelünk és validálunk.

2. Hálózatközpontú, kooperatív automatizálás

A magasan automatizált környezetekkel szemben ma már elvárás, hogy támogassák a heterogén rendszerek komplex együttműködését. Elengedhetetlenné válik az autonóm és automatizált platformok munkavégzésének dinamikus koordinációja egymással, illetve a (fél)manuális folyamatokkal. Ez különös hangsúlyt kap a mobil robotokat, mobil platformokat is alkalmazó környezetekben, például mezőgazdaságban és katonai alkalmazásban. A fejlesztés célja egy felhő alapú kooperációs és koordinációs keretrendszer (Kooperatív Autonómia Felhő, KAF) megvalósítása, amely heterogén platformok számára igény szerint kollektív érzékelést, döntéshozatalt és/vagy vezérlést is szolgáltat, mindezt az emberi felügyelet ill. rendszer autonómia különböző fokozatain. A tervezett KAF a következő fő szolgáltatásokat fogja nyújtani:

• Valós idejű digitális iker (kooperatív percepciós szolgáltatás). Az egyes platformok képesek lesznek a környezeti modelljüket egymással logikailag központosított, de fizikailag elosztott integráció útján megosztani, a felhőben valós időben előáll az egységes környezeti modell, melyre akár felhőben, akár platformon futó további szolgáltatások épülhetnek. A modell a statikus és dinamikus elemek teljes skáláját képes lefedni és kontextusba helyezni (pl. HD térkép, időjárás, események, mozgó objektumok, veszélyhelyzetek).
• Erőforrás-kezelés, -felügyelet és távvezérlés-menedzsment. A rendszerbe kötött platformok és egyéb erőforrások feladatokhoz, küldetésekhez, operátorokhoz rendelhetőek lesznek, kihasználtságuk tervezhető, nyomon követhető, optimalizálható. A rendszer például lehetővé teszi majd, hogy az operátor távvezérlési üzemmóddal átvehesse az irányítást adott platform fölött, feltéve, hogy van jogosultsága, a platform és a távvezérlő periféria is alkalmas a kiválasztott célra, ill. nincs más operátor vagy küldetés általi (magasabb prioritású) foglalás.
• MI alapú helyzetértés. A meglévő (akár felhőben futtatott) percepcióra támaszkodva a környezet kooperatív érzékelésén túl a rendszer a környezet és a szituáció kooperatív értelmezését is végrehajtja.
• MI alapú döntés támogatás. A magasan automatizált küldetéstervezéshez ill. döntéstámogatáshoz értjük az erőforrásallokáció, a feladatsorrendezés és -időzítés, a célfüggvények és kényszerek szerinti optimalizálás kérdéskörét. Minden döntési pont természetesen emberi felügyelet és jóváhagyás alá tartozhat, az autonómia foka a teljesen manuális küldetéstervezéstől a javaslattételen át a teljesen gépi küldetéstervezésig dinamikusan állítható.
• Alacsony szintű kontroll támogatás. A rendszer összeköti a vezérlőállomásokat és a távvezérelt eszközöket, lehetővé teszi az alacsony szintű kontrollinformáció áramlását.
• Mixed-reality keretrendszer. A szimulációs és valós környezeteket transzparensen kezeli.
• Rendszerdiagnosztika.
• Adatkapu. Adat gyűjtés, tárolás, szolgáltatás, analitika támogatása.
• Szabványok támogatása. Adatgyűjtő, -feldolgozó, -fogyasztó, küldetéstervező, vezérlő alrendszerek a főbb ipari szabványok mentén kapcsolhatók a rendszerbe.
• Plug-in keretrendszer. Harmadik fél által fejlesztett/szolgáltatott algoritmusok (pl. percepció, kontroll, stb.) könnyen a rendszerbe és a munkafolyamatokba kapcsolhatóak lesznek, többek között a partner felhőjébe telepített megoldások is.

3. Drón technológia

A drón technológia fejlesztésben a projekt keretében az elsődleges cél két pilótanélküli légi jármű (drón, UAV) fejlesztése. A két drón leírása és a megvalósítások tervezett szintje a következő:

• Kisméretű, maximum 500g hasznos teher szállítására képes, rajként használható felderítő multikopter drón, többcélú felhasználásra. Ez a drón a projekt során, a tervezés, fejlesztés és gyártási folyamatok teljes szakaszán keresztüljut. A projekt végén egy megfelelő tanúsításokkal és képességekkel rendelkező, piacra vihető drón, mint eredménytermék áll majd rendelkezésre.
• Nagyméretű, 25kg hasznos teher szállítására képes, VTOL képességű merevszárnyas drón. Ez a drón a kisméretű drón fejlesztése során felépített technológia és tudás felhasználásával, nagyobb méretre kiskálázva készül el. A drón fejlesztése a projekt során a repülő prototípus elkészüléséig, mint eredménytermékig tart, amelyekhez megfelelő gyártási, tanúsítási és üzemeltetési tervek készülnek. A prototípus és az elkészített tervdokumentáció lehetővé teszi a drón potenciális jövőbeli továbbfejlesztését, tanúsítását és termékként piacra juttatását.

A drónok sikeres fejlesztéséhez szükséges a kapcsolódó technológiák, kompetenciák és területspecifikus know-how kifejlesztése, melyek a projekt során az alábbi területeket érintik:

• Fedélzeti szenzorok drónra integrálása, adattovábbítás és feldolgozás módjainak kifejlesztése
• Kamera és más szenzor alapú kiterjesztett érzékelési megoldások kifejlesztése
• Felderítési feladatok, algoritmusok kifejlesztése, a szükséges informatikai vezérlő rendszerek kifejlesztése és integrációja
• Összekapcsolt drónok raj formációban repülése, kooperatív felderítési eljárások kidolgozása, felderítő algoritmusok kifejlesztése
• A drónok sikeres piacra juttatásához kapcsolódó felhasználói, piaci igények és lehetőségek feltárása, módszer dokumentálása
• Specifikusan drónokon alkalmazható szerkezeti és repülésmechanikai analízis és szimulációs eljárások és tesztelési, validálási módszerek kifejlesztése
• Drónokkal végzett műveletek teszt és értékelési rendszerének kidolgozása, know-how kiépítése operációs algoritmusok továbbfejlesztésében, tanuló algoritmusokkal
• Multikopter és VTOL drónokhoz kapcsolódó fejlett légijármű tervezési módszerek kifejlesztése
• Drónok felé támasztott polgári és katonai követelmények, jogszabályok feldolgozása, tanúsítási folyamatok meghatározása és tanúsítás területén know-how kiépítése
• Drón hajtásrendszerek kiválasztására és optimizálására használható módszerek kifejlesztése, alternatív hajtásrendszerek (hidrogén cella) alkalmazhatóságának feltárása
• Akkumulátor technológia, vezérlő rendszer (BMS) és töltő megoldások kifejlesztése és tanúsítása
• Drónokon alkalmazható repülésvezérlő elektronika kifejlesztése és tanúsítása
• Drón specifikus gyártástechnológia, folyamat definíciók, gyártáshelyes tervezési módszerek kifejlesztése
• Generatív tervezés és additív gyártástechnológia vizsgálata, validációja valós gyártási folyamatokon keresztül

4. Bionika, robotika

A bionika és robotika területén több eredményt tervezünk, testszenzorok, azok alkalmazásaival, robotok speciális, többcélú alkalmazásaival kapcsolatban. A várható eredmények témakörönként:

• Humán exoskeletonok egészségügyi és katonai felhasználása

A projekt első felében két darab, a PRISMA alapelvei szerinti systemic review-t készítenek, melynek fókuszában az exoskeletonok katonai és egészségügyi felhasználása áll. A tudományos munkát részletes piacelemzés egészíti ki. A projekt második ütemében az I. ütemben felvázolt fejlesztési irányok mentén, „proof of concept” jelleggel exoskeleton modellek készülnek (alsó végtagi és/vagy komplex, egész test exoskeleton).

• Kollaboratív robottal végzett távmanipuláció műveleti területeken, AR/VR technológiák segítségével

A kollaboratív robot-asszisztencia alkalmazási lehetőségeinek feltérképezése projekt során az alábbi felhasználási esetek részletes kidolgozása történik meg: a.) robot asszisztált kimenekítés műveleti területről; b.) robot által támogatott prehospitális ellátás műveleti területen c.) kollaboratív robot által végzett bombahatástalanítás. A felvázolt felhasználási esetek alapján az AR/VR távmanipulációs szoftver funkcionális prototípusának elkészítése.

• Egészségi állapot monitorozásra alkalmas okostextil gyártáson alapuló ruházatfejlesztés idős krónikus betegségekkel küzdők személyek és sportolók számára

A projektben a nemzetközi irodalmat PRISMA analízisben értékeljük a nem katonai célokra használt test-szenzorikai intelligens technológiai megoldásokat (eszközöket) és innovatív fejlesztési irányokat (szolgáltatásokat). A Hexoskin okospólóval alapméréseket végzünk, ápolásra szoruló idősek és sportolók körében. Hazai KKV bevonásával saját fejlesztést indítunk okos textília használatával, ennek első lépéseként a levett EKG jel megfelelő értelmezésére alkalmas értékelő rendszert alkalmazunk, korábbi KFI fejlesztésünk alapján.

• Real-time vitális paraméterek monitorozása

A kutatók részletes vizsgálati tervet készítenek egy magyarországi multicentrikus tanulmányhoz. Emellett elkészül a Hexoskint integráló szoftveres megoldás részletes fejlesztési specifikációja és drótváz-terve, továbbá azonosításra kerülnek azon piaci rések, melyekre a szoftver megoldást kínálhat. Ezután megkezdődik a multicentrikus tanulmány kivitelezése, illetve a tervezett kommunikációs és AI szoftverek első mérföldköveihez tartozó fejlesztési feladatok ütemezése. A projekt során a szoftverfejlesztéssel párhuzamosan zajlanak a partnereknél a Hexoskinnel végzett mérések, folyamatos adatgyűjtés és validáció, valamint elemzés mellett. A strukturált adatgyűjtést és kiértékelést követően publikáció készül az eredményekből.

• Többcélú digitális lábinterfész fejlesztése és gyártási előkészítése

A feladat egy többcélú lábinterfész termékfejlesztési folyamatára épül, beleértve a kapcsolódó innovációgeneráló kutatás-fejlesztési tevékenységeket. A termékfejlesztés igényei szerint felépített kutatás várhatóan a beágyazott rendszerek hardveres és szoftveres fejlesztése, valamint a jelfeldolgozás és irányítástechnika területén eredményez innovációt, ezzel együtt kompetenciafejlesztést a bevont PhD hallgatók és fiatal kutatók számára. Továbbá szellemi alkotás várható az ipari formatervezés területén is. A termékfejlesztési folyamat során várható kimeneti eredmények:

• Funkcionális prototípus létrehozása több példányban

A digitális lábinterfész piaci és védelmiipari változatának egyaránt megvalósul a funkcionális prototípusa több példányban. A prototípusok funkcionalitás és megjelenés szempontjából megegyeznek a rájuk épülő termékkel, anyagfelhasználás és kivitelezési technológia szempontjából jelentkezhetnek eltérések. A prototípusok célja a projekt során létrehozott megoldás megfelelő tesztelhetősége és demonstrálhatósága.

• Gyártásoptimalizált termék gyártási tervének létrehozása

A gyártásoptimalizációs lépéseket tartalmazó termékdokumentáció és gyártási dokumentáció a digitális lábinterfész piaci kivitele esetén készül el.

5. Additív gyártás és anyagtechnológia

A pályázatban additív gyártás és anyagtechnológia területén fém és polimer 3D nyomtatás, kompozit anyagtechnológia fejlesztése, hibrid kötéstechnológiák fejlesztése és ezen új ismeretek kidolgozásával és felhasználásával optimalizált alkatrészek gyártásfejlesztése és gyártása történik meg.

• Fém, polimer 3D nyomtatás és kompozit anyagtechnológia kompetencia fejlesztése

A 3D nyomtatás technológia hozzátartozik ma már a versenyképesség megtartásához és növeléséhez, mind a polimerek, mind a fémek esetében. Műanyag nyomtatásnál a technológia megismerése már előrébb tart, mint fémeknél, azonban az új eljárások és új anyag kombinációk megjelenésével a nyomtatási folyamat és a nyomtatott modellek tulajdonságainak meghatározása még szükséges.

A kompetencia fejlesztés kiterjed az anyagok tekintetében a nyomtatható fémekre, a nyomtatható polimerekre, illetve szálerősítésű kompozit polimerekre is, amelyek hagyományos kompozit technológiával és nyomtatással is készülnek. Ebben a feladatban a különböző eljárással készült nyomtatott anyagok anyagmodelljének a meghatározása történik összehasonlítható módon. A hagyományos gyártással készült anyagokkal való összehasonlításával az előnyös és hátrányos tulajdonságai is meghatározásra kerülnek. Ennek ismeretében a tervezéshez és gyártáshoz szükséges bemeneti adatok rendelkezésre fognak állni. Így a konkrét alkatrészek és követelményrendszer ismeretében a legmegfelelőbb anyag lesz kiválasztható és alkalmazható és ennek a módszertana is kidolgozásra kerül.

Az additív gyártási eljárások esetén fém nyomtatás technológiák közül a lézersugaras porágyas technológiák (normál SLM és hibrid eljárás), illetve a fémadalékolt polimer huzalos eljárások esetén határozzuk meg a gyártási képességeket. Polimereknél a hőre lágyuló polimerek és UV fényre keményedő fotópolimerek eljárásainál határozzuk meg a képességeket és az alkalmazhatósági határokat. Meghatározzuk a polimerek és a fémek helyettesíthetőségét is súly, illetve tömeg érzékeny alkalmazásokhoz. A gyártástechnológiák képességének feltárásával előáll egy olyan adatbázis és tudás, amely minőség, termelékenység és költségek szempontjából lehetővé teszi az összehasonlításukat és a kidolgozott módszertan segítségével legalkalmasabb gyártástechnológia kiválasztását és alkalmazását. A gyártástechnológiák feltárása magában hordozza a gyártás előkészítés, a gyártás, az utómunkálás és a validálás lépéseit is. Meghatározzuk a nyomtatás során használt paraméterek hatását a nyomtathatóságra és a nyomtatott modell tulajdonságaira.

• Fém-polimer hibrid szerkezetek fejlesztése

A korszerű igényeket kielégítő szerkezetekben, főleg járművekben és különösen repülő eszközökben a fém és polimer alkatrész alkalmazása együttesen is szükséges. Így a legjobb funkciók biztosításához, ennek a két eltérő tulajdonságokkal rendelkező anyagcsoportnak a kötés technológiája és az azzal kapcsolatos kompetenciák kidolgozása is megtörténik. A kötés technológiák közül anyagzáró, alakzáró megoldások vizsgálata is megtörténik. Ezeket különböző igénybevételek esetén minősítjük és az additív gyártás által biztosított lehetőségeket is kihasználva

olyan új kötési megoldások is kidolgozásra kerülnek, amelyek az eddigi hagyományos megoldásokhoz képest előnyösebbek lesznek.

• Szerkezeti elemek fejlesztése és gyártása

Az additív gyártástechnológia alapvetően kis sorozatnál és komplex geometriáknál használható költséghatékonyan. A korszerű alkatrész tervezési eljárások lehetőségeit kihasználva (generatív tervezés, felület struktúrálás) új megoldások kerülnek kidolgozásra a hagyományos alkatrész geometriákhoz képest. Az előbbiekben bemutatott eredményeket konkrét alkatrészek fejlesztéséhez és gyártásához használjuk föl kiválasztva a legmegfelelőbb alapanyag típust a legalkalmasabb gyártástechnológiát és a legmegfelelőbb kötés típusokat. Az alkatrészeket végül az adott követelményrendszer szerint validáljuk.

A 2022-2.1.1-NL-2022-00012 azonosító számú Kooperatív Technológiák Nemzeti Laboratóriuma projekt a Kulturális és Innovációs Minisztérium Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a 2022-2.1.1-NL Nemzeti Laboratóriumok Létrehozása, Komplex Fejlesztése pályázati program finanszírozásában valósul meg.

További információ: https://techtra.hu/kooperativ-technologiak-nemzeti-labor