Mosaicing of Multibeam Sonar Feed Through Fourier-Based Registration

Abstract

Denne oppgaven utforsker utvikling og evaluering av bilderegistreringsrørledninger for undervannsnavigasjon, spesielt ved bruk av Forward Looking SONAR (FLS) data. Utviklet i samarbeid med Blueye Robotics, fokuserer oppgaven på å bruke Fourier-baserte registreringsteknikker for å generere mosaikk fra sonarrammer og estimere odometri for Remotely Operated Vehicle (ROV). To nøkkelrørledninger analyseres: den tradisjonelle Fourier-Mellin-transformasjonen og hvordan den er tilpasset for sonarregistrering, og Fourier-basert rørledning av Hurtós et al., referert til i teksten som "Raw Polar". Gjennom testing ble det bestemt at Raw Polar Pipeline utmerker seg ved rene rotasjoner og små translasjoner over surge-aksen, mens Fourier-Mellin Pipeline er svært robust ved fjernregistrering uavhengig av rotasjon eller translasjonsretning. Selv om det ble foreslått som et raskere alternativ til Fourier-Mellin-tilnærmingen over ekkoloddrammer, ble det funnet noen problemer med Raw Polar-implementeringen som ville påvirke registreringer over svaioversettelser og i global justering. Det ble også fastslått at gitt nok ned-sampling, kan Fourier-Mellin-rørledningen overgå Raw Polar i total registreringstid. Alt i alt tyder funnene på at en rørledning som kjører i sanntid på dronen ville muliggjøre bedre navigasjon samtidig som behovet for ytterligere posisjoneringsverktøy reduseres.

This thesis explores the development and evaluation of image registration pipelines for underwater navigation, particularly using Forward Looking SONAR (FLS) data. Developed in collaboration with Blueye Robotics, the thesis focuses on using Fourier-based registration techniques to generate mosaics from sonar frames and estimate odometry for Remotely Operated Vehicle (ROV). Two key pipelines are analyzed: the traditional Fourier-Mellin Transform and how it’s adapted for sonar registration, and Fourier-based pipeline by Hurtós et al., referred to in the text as "Raw Polar". Through testing, it was determined that the Raw Polar Pipeline excels at pure rotations and small translations over the surge axis, whereas the Fourier-Mellin Pipeline is very robust at distant registration regardless of rotation or translation direction. Although it was proposed as a faster alternative to the Fourier-Mellin approach over sonar frames, some problems with the Raw Polar implementation were found that would impact registrations over sway translations and in global alignment. It was also determined that given enough down-sampling, the Fourier-Mellin pipeline might outperform the Raw Polar in total registration time. All in all, the findings suggest that a pipeline running in real time on the drone would enable better navigation while reducing the need for additional positioning tools.