dc.contributor.advisor | Stahl, Annette | |
dc.contributor.advisor | Brekke, Edmund Førland | |
dc.contributor.advisor | Pettersen, Kristin Ytterstad | |
dc.contributor.advisor | Leonardi, Marco | |
dc.contributor.advisor | Liljebäck, Pål | |
dc.contributor.author | Engebretsen, Marcus Aleksander | |
dc.contributor.author | Gjerden, Kjetil Skogstrand | |
dc.contributor.author | Utbjoe, Øystein Barth | |
dc.contributor.author | Våge, Andreas | |
dc.date.accessioned | 2019-10-31T15:07:57Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier | no.ntnu:inspera:35771502:15165531 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11250/2625713 | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.description.abstract | 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. | |
dc.language | eng | |
dc.publisher | NTNU | |
dc.title | Autonomous Navigation, Mapping, and Exploration for Underwater Robots | |
dc.type | Master thesis | |