• norsk
    • English
  • norsk 
    • norsk
    • English
  • Logg inn
Vis innførsel 
  •   Hjem
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for teknisk kybernetikk
  • Vis innførsel
  •   Hjem
  • Fakultet for informasjonsteknologi og elektroteknikk (IE)
  • Institutt for teknisk kybernetikk
  • Vis innførsel
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Autonomous Navigation, Mapping, and Exploration for Underwater Robots

Engebretsen, Marcus Aleksander; Gjerden, Kjetil Skogstrand; Utbjoe, Øystein Barth; Våge, Andreas
Master thesis
Thumbnail
Åpne
no.ntnu:inspera:2547669.pdf (45.80Mb)
no.ntnu:inspera:2547669.zip (72.53Mb)
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2625713
Utgivelsesdato
2019
Metadata
Vis full innførsel
Samlinger
  • Institutt for teknisk kybernetikk [2842]
Sammendrag
Denne masteroppgaven legger frem, og implementerer, en arkitektur for et autonomt

system som er i stand til kontektsbasert resonnering under inspeksjonsoppdrag utført

med ubemannede undervannsfartøy. For å forenkle design- og implementasjonsprosessen

har arkitekturen blitt delt inn i fem undermoduler: maskinvare, simultan lokalisering og

kartlegging (SLAM), klassifisering, planlegging og kontroll. Utvikling av disse modulene

undergikk fire hovedfaser: ytelsesspesifikasjon, design, implementasjon og testing. Som

følge av dette har hver av undermodulene blitt verifisert, både individuelt og kombinert

med hverandre, for å luke ut software bugs og svakheter som kunne forringe totalsystemets

ytelse.

En tilpasset stereovisuell-treghetssensor ble konstruert slik at presis undervannstesting

av toppmoderne visuelle SLAM-metoder (VSLAM) kunne gjennomføres. Ved å kombinere

en moderne VSLAM-metode og en avansert objektgjenkjenningsalgoritme, ble seman-

tiske kart generert for å gi økt kontekstbevissthet i uutforskede omgivelser. Gjennom

bruk av en informert, asymptotisk optimal samplingbasert metode, produserer planleg-

gingsmodulen gjennomførbare, kollisjonsfrie baner som er i overensstemmelse med C 2 -

kontinuitetsrestriksjonene pålagt av kontrollsystemet. Ved å kombinere planleggingsmod-

ulen med en informasjonsdrevet randbasert utforskningsmetode, ble et system for autonom

utforskelse av ukjente omgivelser implementert. Kontrollmodulen bestod av et uniformt

globalt asymptotisk stabilt kaskadebasert styringssystem som oppnådde full konvergens på

3D-kurver forsynt fra planleggingsmodulen.

For å løse det spesifikke problemet med autonom rørinspeksjon med en svømmende

undervannsmanipulator ble klassifisering og planleggingsmodulene designet for å kombin-

ert kunne planlegge ruter basert på semantisk informasjon om omgivelsene som, sammen

med utforskningsmodulen, kunne håndtere situasjoner hvor sporet av røret gikk tapt under

operasjonen.
 
This thesis proposes a system architecture for an autonomous system capable of context-

based reasoning when performing autonomous mapping and inspection tasks with un-

manned underwater vehicles. To simplify design and implementation, the system architec-

ture was divided into five submodules: hardware, simultaneous localization and mapping

(SLAM), classification, path planning, and control. Development of these modules went

through four main phases: performance specification, design, implementation, and testing.

Consequently, each submodule was verified, both individually and in pairs, to weed out

bugs and weaknesses that could impair the performance of the complete system.

A custom stereo-visual-inertial sensor was constructed to allow for precise testing

of state-of-the-art visual SLAM (VSLAM) methods underwater. Through the integration

of a VSLAM method and an advanced object detection algorithm, semantic maps were

generated for increased context-awareness in unknown environments. Using an informed,

asymptotically optimal sampling-based approach, the planning module produced feasible,

collision-free paths consistent with the C 2 continuity constraint imposed by the control

system. By combining the planning module with an information-driven frontier exploration

strategy, an autonomous exploration method was implemented. The control module con-

sisted of a uniform global asymptotically stable cascaded guidance and kinematic control

algorithm, which achieved full body convergence on the 3D curves provided by the planning

module.

To solve the specific case of autonomous pipe inspection with an underwater swimming

manipulator, the classification and planning modules were designed to plan routes based on

semantic environment information, which, combined with the exploration module, could

handle cases where the pipe was lost.
 
Utgiver
NTNU

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit
 

 

Bla i

Hele arkivetDelarkiv og samlingerUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifterDenne samlingenUtgivelsesdatoForfattereTitlerEmneordDokumenttyperTidsskrifter

Min side

Logg inn

Statistikk

Besøksstatistikk

Kontakt oss | Gi tilbakemelding

Personvernerklæring
DSpace software copyright © 2002-2019  DuraSpace

Levert av  Unit