Относительно молодая компания Doxel, получившая финансирование из разных источников, занимается созданием робототехнической системы, которая при помощи лазерного сканера будет собирать большие массивы информации, обрабатывать эту информацию при помощи технологий глубинного машинного обучения и искусственного интеллекта. Используя лазерный сканер LIDAR, робот Doxel будет ежедневно инспектировать объекты строительства, контролировать выполненные работы, отслеживая процесс и выявляя различные недостатки и отклонения.

Как показали испытания и исследования, проведенные специалистами компании Doxel во время сооружения здания нового медицинского центра, во время выполнения работ очень часто возникают нарушения графика и строительных технологий. И внедрение системы ежедневной автоматической инспекции позволило увеличить общую эффективность проведения строительных работ в среднем на 38 процентов.

Основная проблема со строительством заключается в том, что каждый отдельный проект имеет свой собственный график и бюджет. Однако, при реализации больших проектов требуется, что бы каждый человек сделал определенную работу в строго в отведенное для этого времени. И, благодаря влиянию всем известного человеческого фактора около 98 процентов крупных строительных проектов обычно заканчивается с 80-процентным превышением бюджета и 20-месячным отставанием от графика в среднем. Решением этой проблемы является четкое отслеживание количества и качества проделанных за день работ, что делается сейчас людьми по старинке, при помощи рулеток, отвесов и других строительных "причиндалов". А компания Doxel планирует полностью заменить людей в этом деле своими роботами.
 

Небольшой робот Doxel начинает инспекцию строительства после того, как работы на нем завершаются, что происходит обычно вечером. Используя оптический сканер с высокой разрешающей способностью, робот составляет подробную трехмерную карту строящегося объекта. Робот снабжен достаточно универсальной двигательной системой, которая позволяет ему передвигаться по лестницам, и, следуя по заранее заданному маршруту, он может "осмотреть" приблизительно 30 тысяч квадратных метров в течение недели своей работы.

Все данные, собираемые роботом, передаются в облачный сервис, где они обрабатываются при помощи алгоритмов, созданных программистами компании Doxel. Эти алгоритмы позволяют идентифицировать все виды используемых в строительстве материалов и компонентов даже при условии их частичной видимости на трехмерной карте. Все это позволяет установить, что правильные вещи были установлены в правильном месте и в правильное время, и это, в свою очередь, позволяет оценить эффективность проведения строительных работ, данные о чем передаются руководству строительной компании.

Такой подход позволяет моментально выявить множество недостатков и проблем, которые могут позже стать источником еще больших проблем. И своевременное устранение замеченных роботом проблем экономит массу времени, ведь при их обнаружении, которое произошло бы так или иначе недели и месяцы спустя, на устранение было бы затрачено гораздо больше усилий, времени и строительных материалов.

Как уже упоминалось выше, система компании Doxel была испытана при строительстве многоэтажного здания медицинского центра в Сан-Диего, Калифорния. Роботы компании тратили на сканирование строительства по 4.5 часа в день. В результате такого ежедневного контроля общая производительность труда на объекте увеличилась на 38 процентов, а сам проект был сдан практически в намеченный срок всего при 11-процентном превышении бюджета.