Decentralized Target Tracking based on Multi-Robot Cooperative Triangulation

Target tracking with bearing-only sensors is a challenging problem when the target moves dynamically in complex scenarios. Besides the partial observability of such sensors, they have limited field of views, occlusions can occur, etc. In those cases, cooperative approaches with multiple tracking robots are interesting, but the different sources of uncertain information need to be considered appropriately in order to achieve better estimates. Even though there exist probabilistic filters that can estimate the position of a target dealing with incertainties, bearing-only measurements bring usually additional problems with initialization and data association. In this paper, we propose a multi-robot triangulation method with a dynamic baseline that can triangulate bearing-only measurements in a probabilistic manner to produce 3D observations. This method is combined with a decentralized stochastic filter and used to tackle those initialization and data association issues. The approach is validated with simulations and field experiments where a team of aerial and ground robots with cameras track a dynamic target.

Formation Control Driven by Cooperative Object Tracking

In this paper we introduce a formation control loop that maximizes the performance of the cooperative perception of a tracked target by a team of mobile robots, while maintaining the team in formation, with a dynamically adjustable geometry which is a function of the quality of the target perception by the team. In the formation control loop, the controller module is a distributed non-linear model predictive controller and the estimator module fuses local estimates of the target state, obtained by a particle filter at each robot. The two modules and their integration are described in detail, including a real-time database associated to a wireless communication protocol that facilitates the exchange of state data while reducing collisions among team members. Simulation and real robot results for indoor and outdoor teams of different robots are presented. The results highlight how our method successfully enables a team of homogeneous robots to minimize the total uncertainty of the tracked target cooperative estimate while complying with performance criteria such as keeping a pre-set distance between the teammates and the target, avoiding collisions with teammates and/or surrounding obstacles.

Taludes rochosos. Metodologias de inspecção e de avalialição de segurança. Caso de estudo das vertentes rochosas de S. Simão

A instabilização de taludes rochosos, com consequências mais ou menos gravosas, repete-se com frequência no território nacional. Os enquadramentos destes incidentes são diversos, sendo mais comum e mais visível a sua ocorrência em taludes adjacentes a vias de comunicação. No entanto, o fenómeno repete-se também em vertentes naturais, geralmente em alturas de pluviosidade mais prolongada e intensa. No presente trabalho reveem-se conceitos associados a maciços rochosos, nomeadamente as principais classificações geotécnicas e as diferentes tipologias de instabilidade em taludes rochosos. Desenvolve-se um caso de estudo de uma vertente localizada em S. Simão, concelho de Amarante. Percorrem-se as sucessivas fases de estudo, incluindo a realização da fotografia aérea com recurso a um veículo não tripulado, a geração de um modelo 3D de elevada precisão da vertente e a caracterização e a classificação dos diferentes afloramentos rochosos. Desenvolve-se uma metodologia de inspeção com a criação de dois conjuntos de fichas e propõe-se o agravamento da classificação das anomalias perante a simultaneidade de ocorrência de anomalias de idêntica gravidade e a hierarquização dos blocos potencialmente instáveis, de acordo com os respetivos níveis de gravidade (NGB). Recorre-se ao programa de modelação da queda de blocos, “Rocfall (4.0”, da “Rocscience”, a partir de trajetórias definidas no modelo 3D gerado e propõem-se soluções de reforço e de proteção da vertente.

Planeamento de Trajetória para Operações de Busca e Salvamento com UAVs

Os sistemas autónomos trazem como mais valia aos cenários de busca e salvamento a possibilidade de minimizar a presença de Humanos em situações de perigo e a capacidade de aceder a locais de difícil acesso. Na dissertação propõe-se endereçar novos métodos para perceção e navegação de veículos aéreos não tripulados (UAV), tendo como foco principal o planeamento de trajetórias e deteção de obstáculos. No que respeita à perceção foi desenvolvido um método para gerar clusters tendo por base os voxels gerados pelo Octomap. Na área de navegação, foram desenvolvidos dois novos métodos de planeamento de trajetórias, GPRM (Grid Probabilistic Roadmap) e PPRM (Particle Probabilistic Roadmap), que tem como método base para o seu desenvolvimento o PRM. O primeiro método desenvolvido, GPRM, espalha as partículas numa grid pré-definida, construindo posteriormente o roadmap na área determinada pela grid e com isto estima o trajeto mais curto até ao ponto destino. O segundo método desenvolvido, PPRM, espalha as partículas pelo cenário de aplicação, gera o roadmap considerando o mapa total e atribui uma probabilidade que irá permitir definir a trajetória otimizada. Para analisar a performance de cada método em comparação com o PRM, efetua-se a sua avaliação em três cenários distintos com recurso ao simulador MORSE.