Search

We present a novel method for planning coverage paths for inspecting complex structures on the ocean floor using an autonomous underwater vehicle (AUV). Our method initially uses a 2.5-dimensional (2.5D) prior bathymetric map to plan a nominal coverage path that allows the AUV to pass its sensors over all points on the target area. The nominal path uses a standard mowing-the-lawn pattern in effectively planar regions, while in regions with substantial 3D relief it follows horizontal contours of the terrain at a given offset distance. We then go beyond previous approaches in the literature by considering the vehicle's state uncertainty rather than relying on the unrealistic assumption of an idealized path execution. Toward that end, we present a replanning algorithm based on a stochastic trajectory optimization that reshapes the nominal path to cope with the actual target structure perceived in situ. The replanning algorithm runs onboard the AUV in real time during the inspection mission, adapting the path according to the measurements provided by the vehicle's range-sensing sonars. Furthermore, we propose a pipeline of state-of-the-art surface reconstruction techniques we apply to the data acquired by the AUV to obtain 3D models of the inspected structures that show the benefits of our planning method for 3D mapping. We demonstrate the efficacy of our method in experiments at sea using the GIRONA 500 AUV, where we cover part of a breakwater structure in a harbor and an underwater boulder rising from 40 m up to 27 m depth This research has been sponsored by the Government of Spain (COMAROB Project, DPI2011-27977-C03-02), the MORPH EU FP7-Project (grant agreement FP7-ICT-2011-7-288704), and the Eurofleets2 EU FP7-Project (grant agreement FP7-INF-2012-312762). The authors are grateful to Lluis Magi, Carles Candela, and Arnau Carrera for helping with the GIRONA 500 operations

This thesis proposes new methods to find collision-free paths allowing an AUV to cover an area of the ocean floor with its sensors, which is known as coverage path planning. First, we propose a coverage path planning method to plan 2D, safe-altitude surveys which provides a principled way to account for obstacles in AUV survey planning. Its main advantage is that it minimizes redundant coverage when the vehicle navigates at constant depth, leading to shorter paths. Second, we provide a method to account for the uncertainty in the vehicle position estimates when planning 2D surveys. The method minimizes the uncertainty induced by the path and leads to better maps of the ocean floor as a result. Third, we provide a coverage path planning method suitable for inspecting areas of the ocean floor including 3D structures. The resulting coverage paths enable applications requiring close proximity and allow viewpoints for full 3D sensing of the structure. Moreover, by contrast to most existing methods, we provide two techniques to adapt the planned path in realtime using sensor information acquired on-line during the mission, rather than only planning the path off-line and relying on the unrealistic assumption of an idealized path execution by the AUV. The proposed methods are validated in simulation and in experiments with a real-world AUV, Aquesta tesi proposa nous mètodes per generar camins lliures de col·lisions per a vehicles submarins autònoms que permeten cobrir una àrea del fons de l'oceà usant els sensors del vehicle, tasca coneguda com a planificació de camins de cobertura. Primer, proposem un mètode de planificació de camins de cobertura per a planificar missions en un espai 2D a una altitud segura, proporcionant una manera fonamentada de tenir en compte obstacles en la planificació de missions per a vehicles submarins autònoms. L'avantatge principal del mètode proposat és que minimitza la cobertura redundant sorgida quan el vehicle navega a profunditat constant, obtenint camins més curts com a resultat. Segon, presentem un mètode per tenir en compte la incertesa de les estimacions de posició del vehicle durant la planificació de missions 2D. Aquest mètode minimitza la incertesa induïda pel camí i genera mapes més acurats del fons oceànic com a resultat. Tercer, presentem un mètode de planificació de camins de cobertura adequat per inspeccionar àrees del fons oceànic amb estructures 3D. Els camins de cobertura resultants permeten tasques que requereixen proximitat al fons i permeten una completa percepció 3D de les estructures d'interès. A més, a diferència de la majoria dels mètodes existents, proporcionem dues tècniques per adaptar els camins planificats en temps real utilitzant informació sensorial adquirida durant la missió, per contra de planificar només abans de l'execució de la missió i confiar en la poc realista assumpció d'una execució idealitzada del camí per part del vehicle. Els mètodes proposats han estat validats en simulació i en experiments amb un vehicle submarí autònom real

El Grup de Visió per Computador i Robòtica (VICOROB) del departament d'Electrònica, Informàtica i Automàtica de la Universitat de Girona investiga en el camp de la robòtica submarina. Al CIRS (Centre d’Investigació en Robòtica Submarina), laboratori que forma part del grup VICOROB, el robot submarí Ictineu és la principal eina utilitzada per a desenvolupar els projectes de recerca. Recentment, el CIRS ha adquirit un nou sistema de sensors d' orientació basat en una unitat inercial i un giroscopi de fibra òptica. Aquest projecte pretén realitzar un estudi d' aquests dispositius i integrar-los al robot Ictineu. D' altra banda, aprofitant les característiques d’aquests sensors giroscopics i les mesures d' un sonar ja integrat al robot, es vol desenvolupar un sistema de localització capaç de determinar la posició del robot en el pla horitzontal de la piscina en temps real

Unmaned Aerial Vehicles (or drones) are nowadays required for a large number of services and applications. The safe flight of such devices requires the computation and planning of trajectories for its specific task. In this project, the goal is to allow camera callibration thanks to the correct definition of a UAV trajectory. Camera calibration is an essential process embedded in any computer vision system that involves the extraction of spatial information from captured images. Traditional techniques for calibration require an expert to take several pictures from a target from different viewpoints. However, they usually suffer from lack of repeatability and insufficient accuracy if the selection of poses is not correctly done. This thesis seeks to make a completely autonomous camera calibration system by using an active robotic system in front of a fixed calibration target. The proposed method aims at calibrating a camera with the minimum number of poses required by selecting at each step the next best pose as the one that reduces the variance of the parameters the most. The algorithm consists of a deterministic initialization of camera parameters based on the maximization of distance among utilized poses and the maximum expected reprojection error algorithm for selecting next poses. The results obtained confirm a promising performance of the algorithm in terms of the three categories considered: repeatability, fast convergence and high accuracy. Further experiments should be conducted with other robotic systems in order to assess the suitability of the method to replace current manual calibration techniques. La calibración de cameras es un proceso fundamental en cualquier sistema de visión por computador que incluya la extracción de información espacial a partir de imágenes. Los sistemas tradicionales de calibración requieren de un experto para sacar varias fotografías de un objetivo desde distintas perspectivas. Sin embargo, sufren de falta de repetitividad e insuficiente precisión si la selección de perspectivas no está correctamente hecha. Esta tesis tiene el objetivo de construir un sistema de calibración de cameras completamente autónomo usando un sistema robótico activo delante de un objetivo de calibración fijo. El método propuesto calibra la camera con el número mínimo de perspectivas necesarias, seleccionando en cada iteración la siguiente perspectiva que reduce la variancia de los parámetros de la camera en mayor grado. El algoritmo incluye una inicialización de parámetros determinista basada en la maximización de distancia entre perspectivas utilizadas y un método para selección de siguientes perspectivas fundamentado en la maximización del error de reproyección esperado en el plano imagen. Los resultados obtenidos confirman un rendimiento prometedor del algoritmo en las tres categorías analizadas: repetitividad, rápida convergencia y alta precisión. Más experimentos con otros sistemas robóticos se deberían realizar para verificar la idoneidad de este método como sustituto de los actuales sistemas manuales de calibración. El calibratge de càmeres és un procés essencial en qualsevol sistema de visió per computador que inclogui l'extracció d'informació espacial a partir d'imatges. Els sistemes tradicionals de calibratge requereixen d'un expert per capturar diferents imatges d'un objectiu des de diverses perspectives. Malgrat això, pateixen d'una falta de repetibilitat i insuficient precisió si la selecció de perspectives no és suficientment correcta. Aquesta tesi té l'objectiu de construir un sistema de calibratge de càmeres completament autònom fent servir un sistema robòtic actiu davant d'un objectiu de calibratge fix. El mètode proposat calibra la càmera amb el número mínim de perspectives necessàries, seleccionant en cada iteració la següent perspectiva que redueix la variància dels paràmetres de la càmera en major mesura. L'algoritme inclou una inicialització dels paràmetres determinista basada en la maximització de distància entre perspectives utilitzades i un mètode per la selecció de següents perspectives fonamentat en la maximització de l'error de reprojecció esperat en el pla imatge. Els resultats obtinguts confirmen un rendiment prometedor de l'algoritme en les tres categories analitzades: repetibilitat, ràpida convergència i alta precisió. S'haurien de realitzar més experiments amb altres sistemes robòtics per verificar la idoneïtat d'aquest mètode com a substitut dels actuals sistemes manuals de calibratge.