Sistema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas

A presente dissertação apresenta uma solução para o problema de modelização tridimensional de galerias subterrâneas. O trabalho desenvolvido emprega técnicas provenientes da área da robótica móvel para obtenção um sistema autónomo móvel de modelização, capaz de operar em ambientes não estruturados sem acesso a sistemas de posicionamento global, designadamente GPS. Um sistema de modelização móvel e autónomo pode ser bastante vantajoso, pois constitui um método rápido e simples de monitorização das estruturas e criação de representações virtuais das galerias com um elevado nível de detalhe. O sistema de modelização desloca-se no interior dos túneis para recolher informações sensoriais sobre a geometria da estrutura. A tarefa de organização destes dados com vista _a construção de um modelo coerente, exige um conhecimento exacto do percurso praticado pelo sistema, logo o problema de localização da plataforma sensorial tem que ser resolvido. A formulação de um sistema de localização autónoma tem que superar obstáculos que se manifestam vincadamente nos ambientes underground, tais como a monotonia estrutural e a já referida ausência de sistemas de posicionamento global. Neste contexto, foi abordado o conceito de SLAM (Simultaneous Loacalization and Mapping) para determinação da localização da plataforma sensorial em seis graus de liberdade. Seguindo a abordagem tradicional, o núcleo do algoritmo de SLAM consiste no filtro de Kalman estendido (EKF { Extended Kalman Filter ). O sistema proposto incorpora métodos avançados do estado da arte, designadamente a parametrização em profundidade inversa (Inverse Depth Parametrization) e o método de rejeição de outliers 1-Point RANSAC. A contribuição mais importante do método por nós proposto para o avanço do estado da arte foi a fusão da informação visual com a informação inercial. O algoritmo de localização foi testado com base em dados reais, adquiridos no interior de um túnel rodoviário. Os resultados obtidos permitem concluir que, ao fundir medidas inerciais com informações visuais, conseguimos evitar o fenómeno de degeneração do factor de escala, comum nas aplicações de localização através de sistemas puramente monoculares. Provámos simultaneamente que a correcção de um sistema de localização inercial através da consideração de informações visuais é eficaz, pois permite suprimir os desvios de trajectória que caracterizam os sistemas de dead reckoning. O algoritmo de modelização, com base na localização estimada, organiza no espaço tridimensional os dados geométricos adquiridos, resultando deste processo um modelo em nuvem de pontos, que posteriormente _e convertido numa malha triangular, atingindo-se assim uma representação mais realista do cenário original.

Towards a Mobile Three-dimensional Modelling System for Underground Structures

Robotica 2012: 12th International Conference on Autonomous Robot Systems and Competitions April 11, 2012, Guimarães, Portugal

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.

Microtunelação. Aplicação a um caso de obra

Um túnel é uma obra subterrânea dimensionada com o objetivo de satisfazer diversas necessidades num mundo onde o planeamento urbano e a gestão de espaços ganha cada vez mais importância. A execução de este género de obras de engenharia pode ter várias finalidades, que podem ir desde a construção/reabilitação de redes de saneamento, abastecimento de água ou gás (túneis de pequeno diâmetro) até à construção/modernização de redes pedonais, rodoviárias ou ferroviárias, galerias mineiras, tuneis para barragens, etc. (túneis de grande diâmetro). As tuneladoras são uma das ferramentas de desmonte mais utilizadas na execução de obras subterrâneas. Existem no mercado vários tipos de máquinas tuneladoras, a sua escolha e dimensionamento depende de diversos fatores que devem ser cuidadosamente analisados, nomeadamente tipo de terreno a escavar, presença ou não de água na zona de escavação, dureza e/ou abrasividade das formações a atravessar, etc. Será feita uma abordagem aos princípios de funcionamento de este tipo de equipamentos, indicando o seu campo de aplicação dentro da respetiva tecnologia de escavação onde se inserem. Finalmente será desenvolvido o caso da empreitada: “Execução da Travessia do Rio Ave, da Estação Elevatória de Vila do Conde e dos Sistemas Elevatória da Aguçadoura e da Apúlia 4 - AR 44.0.08”, onde em alternativa ao desvio provisório do Rio Ave em Vila do Conde foi projetada a execução de duas travessias no diâmetro 1200 mm, uma delas escavadas maioritariamente em terreno aluvionar brando e a outra em terreno rochoso duro e abrasivo com recurso, em ambos casos, à utilização de máquina tuneladora. Através da avaliação do desempenho do equipamento escolhido para execução de este trabalho será estudada a eficiência da utilização deste tipo de equipamento. Com o objetivo de mostrar os custos associados à execução de obras de escavação subterrânea com recurso a utilização de máquinas tuneladoras, será feita uma análise económica e comparativa relativa aos dois casos de obra apresentados.

Road drivers performance appraisal using a MCDA method: a case study in the road transport company

Performance evaluation increasingly assumes a more important role in any organizational environment. In the transport area, the drivers are the company’s image and for this reason it is important to develop and increase their performance and commitment to the company goals. This evaluation can be used to motivate driver to improve their performance and to discover training needs. This work aims to create a performance appraisal evaluation model of the drivers based on the multi-criteria decision aid methodology. The MMASSI (Multicriteria Methodology to Support Selection of Information Systems) methodology was adapted by using a template supporting the evaluation according to the freight transportation company in study. The evaluation process involved all drivers (collaborators being evaluated), their supervisors and the company management. The final output is a ranking of the drivers, based on their performance, for each one of the scenarios used.