Environmental modeling with precision navigation using ROAZ autonomous surface vehicle

The use of robotic vehicles for environmental modeling is discussed. This paper presents diverse results in autonomous marine missions with the ROAZ autonomous surface vehicle. The vehicle can perform autonomous missions while gathering marine data with high inertial and positioning precision. The underwater world is an, economical and environmental, asset that need new tools to study and preserve it. ROAZ is used in marine environment missions since it can sense and monitor the surface and underwater scenarios. Is equipped with a diverse set of sensors, cameras and underwater sonars that generate 3D environmental models. It is used for study the marine life and possible underwater wrecks that can pollute or be a danger to marine navigation. The 3D model and integration of multibeam and sidescan sonars represent a challenge in nowadays. Adding that it is important that robots can explore an area and make decisions based on their surroundings and goals. Regard that, autonomous robotic systems can relieve human beings of repetitive and dangerous tasks.

Application of Visual-Inertial SLAM for 3D Mapping of Underground Environments

The underground scenarios are one of the most challenging environments for accurate and precise 3d mapping where hostile conditions like absence of Global Positioning Systems, extreme lighting variations and geometrically smooth surfaces may be expected. So far, the state-of-the-art methods in underground modelling remain restricted to environments in which pronounced geometric features are abundant. This limitation is a consequence of the scan matching algorithms used to solve the localization and registration problems. This paper contributes to the expansion of the modelling capabilities to structures characterized by uniform geometry and smooth surfaces, as is the case of road and train tunnels. To achieve that, we combine some state of the art techniques from mobile robotics, and propose a method for 6DOF platform positioning in such scenarios, that is latter used for the environment modelling. A visual monocular Simultaneous Localization and Mapping (MonoSLAM) approach based on the Extended Kalman Filter (EKF), complemented by the introduction of inertial measurements in the prediction step, allows our system to localize himself over long distances, using exclusively sensors carried on board a mobile platform. By feeding the Extended Kalman Filter with inertial data we were able to overcome the major problem related with MonoSLAM implementations, known as scale factor ambiguity. Despite extreme lighting variations, reliable visual features were extracted through the SIFT algorithm, and inserted directly in the EKF mechanism according to the Inverse Depth Parametrization. Through the 1-Point RANSAC (Random Sample Consensus) wrong frame-to-frame feature matches were rejected. The developed method was tested based on a dataset acquired inside a road tunnel and the navigation results compared with a ground truth obtained by post-processing a high grade Inertial Navigation System and L1/L2 RTK-GPS measurements acquired outside the tunnel. Results from the localization strategy are presented and analyzed.

Development of an Unmanned Capsule for large-scale maritime search and rescue

This paper describes the development and testing of a robotic capsule for search and rescue operations at sea. This capsule is able to operate autonomously or remotely controlled, is transported and deployed by a larger USV into a determined disaster area and is used to carry a life raft and inflate it close to survivors in large-scale maritime disasters. The ultimate goal of this development is to endow search and rescue teams with tools that extend their operational capability in scenarios with adverse atmospheric or maritime conditions.

Field experiments for marine casualty detection with autonomous surface vehicles

In this paper we present a set of field tests for detection of human in the water with an unmanned surface vehicle using infrared and color cameras. These experiments aimed to contribute in the development of victim target tracking and obstacle avoidance for unmanned surface vehicles operating in marine search and rescue missions. This research is integrated in the work conducted in the European FP7 research project Icarus aiming to develop robotic tools for large scale rescue operations. The tests consisted in the use of the ROAZ unmanned surface vehicle equipped with a precision GPS system for localization and both visible spectrum and IR cameras to detect the target. In the experimental setup, the test human target was deployed in the water wearing a life vest and a diver suit (thus having lower temperature signature in the body except hands and head) and was equipped with a GPS logger. Multiple target approaches were performed in order to test the system with different sun incidence relative angles. The experimental setup, detection method and preliminary results from the field trials performed in the summer of 2013 in Sesimbra, Portugal and in La Spezia, Italy are also presented in this work.

Calibration Method for Underwater Visual Ground-Truth System

This work presents an automatic calibration method for a vision based external underwater ground-truth positioning system. These systems are a relevant tool in benchmarking and assessing the quality of research in underwater robotics applications. A stereo vision system can in suitable environments such as test tanks or in clear water conditions provide accurate position with low cost and flexible operation. In this work we present a two step extrinsic camera parameter calibration procedure in order to reduce the setup time and provide accurate results. The proposed method uses a planar homography decomposition in order to determine the relative camera poses and the determination of vanishing points of detected lines in the image to obtain the global pose of the stereo rig in the reference frame. This method was applied to our external vision based ground-truth at the INESC TEC/Robotics test tank. Results are presented in comparison with an precise calibration performed using points obtained from an accurate 3D LIDAR modelling of the environment.

Sensor Integration for Smart Cities Using Multi-Hop Networks

Smart Cities are designed to be living systems and turn urban dwellers life more comfortable and interactive by keeping them aware of what surrounds them, while leaving a greener footprint. The Future Cities Project [1] aims to create infrastructures for research in smart cities including a vehicular network, the BusNet, and an environmental sensor platform, the Urban Sense. Vehicles within the BusNet are equipped with On Board Units (OBUs) that offer free Wi-Fi to passengers and devices near the street. The Urban Sense platform is composed by a set of Data Collection Units (DCUs) that include a set of sensors measuring environmental parameters such as air pollution, meteorology and noise. The Urban Sense platform is expanding and receptive to add new sensors to the platform. The parnership with companies like TNL were made and the need to monitor garbage street containers emerged as air pollution prevention. If refuse collection companies know prior to the refuse collection which route is the best to collect the maximum amount of garbage with the shortest path, they can reduce costs and pollution levels are lower, leaving behind a greener footprint. This dissertation work arises in the need to monitor the garbage street containers and integrate these sensors into an Urban Sense DCU. Due to the remote locations of the garbage street containers, a network extension to the vehicular network had to be created. This dissertation work also focus on the Multi-hop network designed to extend the vehicular network coverage area to the remote garbage street containers. In locations where garbage street containers have access to the vehicular network, Roadside Units (RSUs) or Access Points (APs), the Multi-hop network serves has a redundant path to send the data collected from DCUs to the Urban Sense cloud database. To plan this highly dynamic network, the Wi-Fi Planner Tool was developed. This tool allowed taking measurements on the field that led to an optimized location of the Multi-hop network nodes with the use of radio propagation models. This tool also allowed rendering a temperature-map style overlay for Google Earth [2] application. For the DCU for garbage street containers the parner company provided the access to a HUB (device that communicates with the sensor inside the garbage containers). The Future Cities use the Raspberry pi as a platform for the DCUs. To collect the data from the HUB a RS485 to RS232 converter was used at the physical level and the Modbus protocol at the application level. To determine the location and status of the vehicles whinin the vehicular network a TCP Server was developed. This application was developed for the OBUs providing the vehicle Global Positioning System (GPS) location as well as information of when the vehicle is stopped, moving, on idle or even its slope. To implement the Multi-hop network on the field some scripts were developed such as pingLED and “shark”. These scripts helped upon node deployment on the field as well as to perform all the tests on the network. Two setups were implemented on the field, an urban setup was implemented for a Multi-hop network coverage survey and a sub-urban setup was implemented to test the Multi-hop network routing protocols, Optimized Link State Routing Protocol (OLSR) and Babel.

Comparing the performance of geostatistical models with additional information from covariates for sewage plume characterization

In this work, kriging with covariates is used to model and map the spatial distribution of salinity measurements gathered by an autonomous underwater vehicle in a sea outfall monitoring campaign aiming to distinguish the effluent plume from the receiving waters and characterize its spatial variability in the vicinity of the discharge. Four different geostatistical linear models for salinity were assumed, where the distance to diffuser, the west-east positioning, and the south-north positioning were used as covariates. Sample variograms were fitted by the Mat`ern models using weighted least squares and maximum likelihood estimation methods as a way to detect eventual discrepancies. Typically, the maximum likelihood method estimated very low ranges which have limited the kriging process. So, at least for these data sets, weighted least squares showed to be the most appropriate estimation method for variogram fitting. The kriged maps show clearly the spatial variation of salinity, and it is possible to identify the effluent plume in the area studied. The results obtained show some guidelines for sewage monitoring if a geostatistical analysis of the data is in mind. It is important to treat properly the existence of anomalous values and to adopt a sampling strategy that includes transects parallel and perpendicular to the effluent dispersion.

Automatização de sistema de medição múltiplo de ensaio de manómetros analógicos

A dissertação em apreço resultou da necessidade em otimizar os recursos técnicos, mas sobretudo humanos, afetos às verificações de instrumentos de medição, no âmbito do Controlo Metrológico Legal. Estas verificações, realizadas nos termos do cumprimento das competências outrora atribuídas à Direção de Serviços da Qualidade da então Direção Regional da Economia do Norte, eram operacionalizadas pela Divisão da Qualidade e Licenciamento, na altura dirigida pelo subscritor da presente tese, nomeadamente no que respeita aos ensaios efetuados, em laboratório, a manómetros analógicos. O objetivo principal do trabalho foi alcançado mediante o desenvolvimento de um automatismo, materializado pela construção de um protótipo, cuja aplicação ao comparador de pressão múltiplo, dantes em utilização, permitiria realizar a leitura da indicação de cada manómetro analógico através de técnicas de processamento de imagem, função esta tradicionalmente efetuada manualmente por um operador especializado. As metodologias de comando, controlo e medição desse automatismo foram realizadas através de um algoritmo implementado no software LabVIEW® da National Intruments, particularmente no que respeita ao referido processamento das imagens adquiridas por uma câmara de vídeo USB. A interface com o hardware foi concretizada recorrendo a um módulo de Aquisição de Dados Multifuncional (DAQ) USB-6212, do mesmo fabricante. Para o posicionamento horizontal e vertical da câmara de vídeo USB, recorreu-se a guias lineares acionadas por motores de passo, sendo que estes dispositivos foram igualmente empregues no acionamento do comparador de pressão. Por último, procedeu-se à aquisição digital da leitura do padrão, recorrendo à respetiva virtualização, bem como a uma aplicação desenvolvida neste projeto, designada appMAN, destinada à gestão global do referido automatismo, nomeadamente no que se refere ao cálculo do resultado da medição, erro e incerteza associada, e emissão dos respetivos documentos comprovativos.

Conceção e Análise de um Demonstrador para a Monitorização Estrutural

Os sistemas de monitorização de estruturas fornecem diversas vantagens, não só no que diz respeito à durabilidade da obra, ao aumento da segurança e do conhecimento relativamente ao comportamento das estruturas ao longo do tempo, à otimização do aspeto estrutural, bem como aos aspetos económicos do processo de construção e manutenção. A monitorização deve realizar-se durante a fase de construção e/ou de exploração da obra para permitir o registo integral do seu comportamento no meio externo. Deve efetuar-se de forma contínua e automática, executando intervenções de rotina para que se possa detetar precocemente sinais de alterações, respetivamente à segurança, integridade e desempenho funcional. Assim se poderá manter a estrutura dentro de parâmetros aceitáveis de segurança. Assim, na presente dissertação será concebido um demonstrador experimental, para ser estudado em laboratório, no qual será implementado um sistema de monitorização contínuo e automático. Sobre este demonstrador será feita uma análise de diferentes grandezas em medição, tais como: deslocamentos, extensões, temperatura, rotações e acelerações. Com carácter inovador, pretende-se ainda incluir neste modelo em sintonia de medição de coordenadas GNSS com o qual se torna possível medir deslocamentos absolutos. Os resultados experimentais alcançados serão analisados e comparados com modelos numéricos. Conferem-se os resultados experimentais de natureza estática e dinâmica, com os resultados numéricos de dois modelos de elementos finitos: um de barras e outro de casca. Realizaram-se diferentes abordagens tendo em conta as características identificadas por via experimental e calculadas nos modelos numéricos para melhor ajuste e calibração dos modelos numéricos Por fim, recorre-se a algoritmos de processamento e tratamento do respetivo sinal com aplicação de filtros, que revelam melhorar com rigor o sinal, de forma a potenciar as técnicas de fusão multisensor. Pretende-se integrar o sinal GNSS com os demais sensores presentes no sistema de monitorização. As técnicas de fusão multisensor visam melhor o desempenho deste potencial sistema de medição, demonstrando as suas valências no domínio da monitorização estrutural.

Segurança de peões em meios urbanos: caso de estudo cidade do Porto

Este trabalho tem como objetivo o estudo da segurança dos peões, com incidência na questão da circulação e travessias pedonais dentro de zonas urbanas. Pretendeu-se identificar as vias mais problemáticas, com maior incidência de atropelamentos dos peões, de modo a estudar as causas. Após esse estudo, e o estudo de soluções para o problema, pode-se garantir ao peão uma melhor qualidade na mobilidade dentro dos meios urbanos. Falando na segurança de peões, é impreterível falar da sinistralidade. Foi abordado o tema e executado um estudo para análise do posicionamento de Portugal na União Europeia. Fez-se um estudo entre os anos 2010 a 2014, constatando-se que Portugal teve uma melhoria de 2010 a 2013. Já em 2014 teve um ligeiro decréscimo no melhoramento dos resultados. Em relação ao número de peões mortos por milhão de habitantes, a análise fez-se no período de tempo compreendido de 2010 a 2014, e a nível europeu pôde-se verificar, que de 2010 a 2012 Portugal teve uma melhoria significativa. Já 2013 foi um ano com maus resultados e obteve-se um decréscimo na melhoria que se havia conseguido, mas em 2014 conseguiu-se uma boa recuperação ficando nesse ano na décima sexta posição. Foi também analisada a França, para se fazer uma comparação com Portugal, e concluímos que França tem os melhores resultados a nível da sinistralidade, sendo um País com melhores condições de transporte, melhorando assim o nível de sinistralidade. Foram referidos também alguns temas publicados, que são uma forma de dar a conhecer as consequências de alguns maus hábitos da população, assim como algumas doenças normais da sociedade em geral e como se refletem na condução. Para se melhorar a segurança dos peões, existem as técnicas de acalmia, tendo sido feita uma abordagem ao tema. No caso de estudo Cidade do Porto, foram analisados os resultados em relação aos anos de 2013, 2014 e os três primeiros meses de 2015. Os resultados obtidos e suas análises, apontam para a necessidade de uma maior formação quer do peão, quer do condutor, uma vez que grande parte dos sinistros são mortes por atravessamento fora do local de passagem ou excesso de velocidade dos condutores. Assim será necessário intervir também a nível da acalmia. Existem ainda muitas áreas a melhorar, para a obtenção de resultados brilhantes no nosso país, mas se todos caminharmos na mesma direção rapidamente chegaremos ao topo dos objetivos pretendidos que é salvar todos os dias mais vidas.

Localização de Precisão Usando Redes Sem Fios Enterradas

As Redes Sem Fios Enterradas (Wireless Underground Networks - WUN) são formadas por nós que comunicam entre si através de ligações sem fios e têm como meio de propagação o solo. Os sistemas de localização mais utilizados atualmente têm desvantagens ao nível da precisão e o custo. Nesta tese é proposta uma solução de localização de precisão que recorre à utilização de redes sem fios enterradas e um algoritmo de posicionamento baseados em Wi-Fi. O objetivo é estimar a localização de objetos, utilizando dispositivos Wi-Fi de baixo custo. Os resultados experimentais obtidos demonstram que o erro de localização é inferior a 0,40 m, e que esta solução é viável para, por exemplo, localizar jogadores num campo de futebol ou localizar um objeto num campo agrícola.