An hybrid methodology for RL-based behavior coordination in a target following mission with an AUV

Proposes a behavior-based scheme for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main characteristics can be highlighted in the control scheme. Behavior coordination is done through a hybrid methodology, which takes in advantages of the robustness and modularity in competitive approaches, as well as optimized trajectories

Vision-based localization of an underwater robot in a structured environment

This paper presents a vision-based localization approach for an underwater robot in a structured environment. The system is based on a coded pattern placed on the bottom of a water tank and an onboard down looking camera. Main features are, absolute and map-based localization, landmark detection and tracking, and real-time computation (12.5 Hz). The proposed system provides three-dimensional position and orientation of the vehicle along with its velocity. Accuracy of the drift-free estimates is very high, allowing them to be used as feedback measures of a velocity-based low-level controller. The paper details the localization algorithm, by showing some graphical results, and the accuracy of the system

Dam wall detection and tracking using a Mechanically Scanned Imaging Sonar

In dam inspection tasks, an underwater robot has to grab images while surveying the wall meanwhile maintaining a certain distance and relative orientation. This paper proposes the use of an MSIS (mechanically scanned imaging sonar) for relative positioning of a robot with respect to the wall. An imaging sonar gathers polar image scans from which depth images (range & bearing) are generated. Depth scans are first processed to extract a line corresponding to the wall (with the Hough transform), which is then tracked by means of an EKF (Extended Kalman Filter) using a static motion model and an implicit measurement equation associating the sensed points to the candidate line. The line estimate is referenced to the robot fixed frame and represented in polar coordinates (rho&thetas) which directly corresponds to the actual distance and relative orientation of the robot with respect to the wall. The proposed system has been tested in simulation as well as in water tank conditions

Pose-based SLAM with probabilistic scan matching algorithm using a mechanical scanned imaging sonar

This paper proposes a pose-based algorithm to solve the full SLAM problem for an autonomous underwater vehicle (AUV), navigating in an unknown and possibly unstructured environment. The technique incorporate probabilistic scan matching with range scans gathered from a mechanical scanning imaging sonar (MSIS) and the robot dead-reckoning displacements estimated from a Doppler velocity log (DVL) and a motion reference unit (MRU). The proposed method utilizes two extended Kalman filters (EKF). The first, estimates the local path travelled by the robot while grabbing the scan as well as its uncertainty and provides position estimates for correcting the distortions that the vehicle motion produces in the acoustic images. The second is an augment state EKF that estimates and keeps the registered scans poses. The raw data from the sensors are processed and fused in-line. No priory structural information or initial pose are considered. The algorithm has been tested on an AUV guided along a 600 m path within a marina environment, showing the viability of the proposed approach

WMR navigation using local potential field corridors and narrow local occupancy grid perception

Path planning and control strategies applied to autonomous mobile robots should fulfil safety rules as well as achieve final goals. Trajectory planning applications should be fast and flexible to allow real time implementations as well as environment interactions. The methodology presented uses the on robot information as the meaningful data necessary to plan a narrow passage by using a corridor based on attraction potential fields that approaches the mobile robot to the final desired configuration. It employs local and dense occupancy grid perception to avoid collisions. The key goals of this research project are computational simplicity as well as the possibility of integrating this method with other methods reported by the research community. Another important aspect of this work consist in testing the proposed method by using a mobile robot with a perception system composed of a monocular camera and odometers placed on the two wheels of the differential driven motion system. Hence, visual data are used as a local horizon of perception in which trajectories without collisions are computed by satisfying final goal approaches and safety criteria

Local WMR navigation with monocular data

This article presents recent WMR (wheeled mobile robot) navigation experiences using local perception knowledge provided by monocular and odometer systems. A local narrow perception horizon is used to plan safety trajectories towards the objective. Therefore, monocular data are proposed as a way to obtain real time local information by building two dimensional occupancy grids through a time integration of the frames. The path planning is accomplished by using attraction potential fields, while the trajectory tracking is performed by using model predictive control techniques. The results are faced to indoor situations by using the lab available platform consisting in a differential driven mobile robot

Using petri nets to specify and execute missions for autonomous underwater vehicles

This paper presents the design and implementation of a mission control system (MCS) for an autonomous underwater vehicle (AUV) based on Petri nets. In the proposed approach the Petri nets are used to specify as well as to execute the desired autonomous vehicle mission. The mission is easily described using an imperative programming language called mission control language (MCL) that formally describes the mission execution thread. A mission control language compiler (MCL-C) able to automatically translate the MCL into a Petri net is described and a real-time Petri net player that allows to execute the resulting Petri net onboard an AUV are also presented

ICTINEUAUV wins the First SAUC-E competition

A pioneer team of students of the University of Girona decided to design and develop an autonomous underwater vehicle (AUV) called ICTINEU-AUV to face the Student Autonomous Underwater Challenge-Europe (SAUC-E). The prototype has evolved from the initial computer aided design (CAD) model to become an operative AUV in the short period of seven months. The open frame and modular design principles together with the compatibility with other robots previously developed at the lab have provided the main design philosophy. Hence, at the robot's core, two networked computers give access to a wide set of sensors and actuators. The Gentoo/Linux distribution was chosen as the onboard operating system. A software architecture based on a set of distributed objects with soft real time capabilities was developed and a hybrid control architecture including mission control, a behavioural layer and a robust map-based localization algorithm made ICTINEU-AUV the winning entry

SLAM using an Imaging Sonar for Partially Structured Underwater Environments

In this paper we describe a system for underwater navigation with AUVs in partially structured environments, such as dams, ports or marine platforms. An imaging sonar is used to obtain information about the location of planar structures present in such environments. This information is incorporated into a feature-based SLAM algorithm in a two step process: (I) the full 360deg sonar scan is undistorted (to compensate for vehicle motion), thresholded and segmented to determine which measurements correspond to planar environment features and which should be ignored; and (2) SLAM proceeds once the data association is obtained: both the vehicle motion and the measurements whose correct association has been previously determined are incorporated in the SLAM algorithm. This two step delayed SLAM process allows to robustly determine the feature and vehicle locations in the presence of large amounts of spurious or unrelated measurements that might correspond to boats, rocks, etc. Preliminary experiments show the viability of the proposed approach

Neptune: a hil simulator for multiple UUVs

This paper overviews the field of graphical simulators used for AUV development, presents the taxonomy of these applications and proposes a classification. It also presents Neptune, a multivehicle, real-time, graphical simulator based on OpenGL that allows hardware in the loop simulations

Disseny d’un comportament en ROS per a mantenir la posició d’un vehicle autònom submarí a partir de referències visuals

En el Centre d'Investigació en Robòtica Submarina (CIRS) de la Universitat de Gironaes disposa de diferents robots submarins els quals utilitzen una arquitectura software anomenada Component Oriented Layered-based Architecture for Autonomy ( COLA2 ), la qual ha estat desenvolupada per estudiants i professors del mateix centre. Per tal de fer aquesta arquitectura més accessible per a professors i estudiant d’altres centres la COLA2 s’està adaptant al Robot Operative System (ROS) que és un framework genèric per al desenvolupament d’aplicacions amb robots. Aquest projecte pretén dissenyar un comportament per al robot Girona500 que estigui desenvolupat dins la versió ROS de l’arquitectura COLA2. El comportament haurà de fer mantenir una determinada posició al robot amb informació visual de la càmera del robot i amb dades de navegació. La tasca de mantenir la posició es de vital importància per a poder realitzar intervencions submarines que requereixen de precisió i, precisament, el medi on es treballa no ajuda

Integració d'un sensor sonar d'escombrat lateral en un robot submarí

El grup de Visió per Computador i Robòtica (VICOROB) disposa de varis robots submarins per a la recerca i inspecció subaquàtica. Recentment s’ha adquirit un sensor sonar d’escombrat lateral el qual s’utilitza per realitzar imatges acústiques del fons marí quan aquest es mou principalment a velocitat constant i mantenint el rumb. Els robots del grup VICOROB estan equipats amb diferents tipus de sensors i càmeres per analitzar el fons marí. Aquest sensors són de gran qualitat i permeten conèixer de manera bastant satisfactòria l’entorn a les proximitats del robot. Freqüentment però, aquest sensors estant sotmesos a diferents restriccions depenent de la seva naturalesa de funcionament, de tal manera que es necessària la seva combinació per resoldre determinats problemes en diferents situacions. Amb aquest projecte, es pretén integrar un nou sistema de captura d’imatges sonores del fons marí, en un dels robots. Amb la integració d’aquest nou sensor, s’espera obtenir una opció alternativa els sistemes actuals que pugui aportar informació addicional sobre el fons. Aquest sistema podrà ser utilitzat per realitzar tasques per les quals els altres sensors no estant preparats o bé per complementar informació d’altres sensor

Sistema de manteniment de l'equilibri per a un robot bípede

Dins el departament d’Electrònica, Informàtica i Automàtica de la Universitat de Girona s’han dissenyat i construït dues plataformes bípedes per a l’ús docent. La més evolucionada d’elles, finalitzada l’any 1999, està composada per dues cames d’alumini amb tres actuadors lineals cada una, simulant la funció del turmell, del genoll i del maluc. Els objectius que es pretenen aconseguir amb aquest projecte són molt concrets i tots ells estan destinats a millorar el funcionament del robot bípede. Aquests objectius són: (1) dissenyar dos graus de llibertat lineals en forma de pla XY per moure el pes que convingui per assegurar l’equilibri durant el moviment de la plataforma bípede, (2) dissenyar una placa amb una FPGA que generi senyals PWM pels vuit motors disponibles, que llegeixi els dos encoders dels motors del pla XY i que es comuniqui amb un PC equipat amb una tarja d’adquisició de dades específica, (3) dissenyar una placa de potència adequada pel control dels motors, (4) finalment realitzar un programa per comprovar el correcte funcionament de les plaques, dels actuadors i dels sensors utilitzats en la plataforma bípede

Gradient-based reinforcement learning techniques for underwater robotics behavior learning

Darrerament, l'interès pel desenvolupament d'aplicacions amb robots submarins autònoms (AUV) ha crescut de forma considerable. Els AUVs són atractius gràcies al seu tamany i el fet que no necessiten un operador humà per pilotar-los. Tot i això, és impossible comparar, en termes d'eficiència i flexibilitat, l'habilitat d'un pilot humà amb les escasses capacitats operatives que ofereixen els AUVs actuals. L'utilització de AUVs per cobrir grans àrees implica resoldre problemes complexos, especialment si es desitja que el nostre robot reaccioni en temps real a canvis sobtats en les condicions de treball. Per aquestes raons, el desenvolupament de sistemes de control autònom amb l'objectiu de millorar aquestes capacitats ha esdevingut una prioritat. Aquesta tesi tracta sobre el problema de la presa de decisions utilizant AUVs. El treball presentat es centra en l'estudi, disseny i aplicació de comportaments per a AUVs utilitzant tècniques d'aprenentatge per reforç (RL). La contribució principal d'aquesta tesi consisteix en l'aplicació de diverses tècniques de RL per tal de millorar l'autonomia dels robots submarins, amb l'objectiu final de demostrar la viabilitat d'aquests algoritmes per aprendre tasques submarines autònomes en temps real. En RL, el robot intenta maximitzar un reforç escalar obtingut com a conseqüència de la seva interacció amb l'entorn. L'objectiu és trobar una política òptima que relaciona tots els estats possibles amb les accions a executar per a cada estat que maximitzen la suma de reforços totals. Així, aquesta tesi investiga principalment dues tipologies d'algoritmes basats en RL: mètodes basats en funcions de valor (VF) i mètodes basats en el gradient (PG). Els resultats experimentals finals mostren el robot submarí Ictineu en una tasca autònoma real de seguiment de cables submarins. Per portar-la a terme, s'ha dissenyat un algoritme anomenat mètode d'Actor i Crític (AC), fruit de la fusió de mètodes VF amb tècniques de PG.

Time misalignments in fault detection and diagnosis

El desalineamiento temporal es la incorrespondencia de dos señales debido a una distorsión en el eje temporal. La Detección y Diagnóstico de Fallas (Fault Detection and Diagnosis-FDD) permite la detección, el diagnóstico y la corrección de fallos en un proceso. La metodología usada en FDD está dividida en dos categorías: técnicas basadas en modelos y no basadas en modelos. Esta tesis doctoral trata sobre el estudio del efecto del desalineamiento temporal en FDD. Nuestra atención se enfoca en el análisis y el diseño de sistemas FDD en caso de problemas de comunicación de datos, como retardos y pérdidas. Se proponen dos técnicas para reducir estos problemas: una basada en programación dinámica y la otra en optimización. Los métodos propuestos han sido validados sobre diferentes sistemas dinámicos: control de posición de un motor de corriente continua, una planta de laboratorio y un problema de sistemas eléctricos conocido como hueco de tensión.