Contributions to underwater glider path planning

[ES] La Planificación de Rutas o Caminos es un disciplina de Robótica que trata la búsqueda de caminos factibles u óptimos. Para la mayoría de vehículos y entornos, no es un problema trivial y por tanto nos encontramos con un gran diversidad de algoritmos para resolverlo, no sólo en Robótica e Inteligencia Artificial, sino también como parte de la literatura de Optimización, con Métodos Numéricos y Algoritmos Bio-inspirados, como Algoritmos Genéticos y el Algoritmo de la Colonia de Hormigas. El caso particular de escenarios de costes variables es considerablemente difícil de abordar porque el entorno en el que se mueve el vehículo cambia con el tiempo. El presente trabajo de tesis estudia este problema y propone varias soluciones prácticas para aplicaciones de Robótica Submarina.

Underwater towed video: a useful tool to rapidly assess elasmobranch populations in large marine protected areas

Elasmobranch stock assessment studies are usually made through fisheries surveys data. However, in large marine protected areas (MPAs) the use of destructive techniques must be dismissed in order to avoid population impacts. In 2005, while conducting a marine habitat survey in two marine Special Areas of Conservation (Sebadales de Playa de Inglés and Franja Marina de Mogán) in south Gran Canary Island (Canary Islands, Spain) with underwater towed video (UTV) and underwater visual census (UVC) transects, we recognized the opportunity rose to assess elasmobranch populations through UTV. Number of observed species and specimens, overall field work effort and total surveyed area were determined and compared between methods. Mean observations per day per unit of time (MOPUT) and mean observations per day per unit of surveyed area (MOPUA) were also compared through Mann–Whitney rank sum statistical test (α=0.05). Data analysis demonstrated that UTV is a very useful tool to rapidly assess elasmobranch populations in large MPAs in good visibility underwater environments. It can assess larger areas than UVC with the same effort (statistically significant difference found for the MOPUT; p=<0.001), leading to more observed species (5 vs 2) and specimens (46 vs 3) per day of work, with no loss in resolution power (MOPUA values were not significantly different between UTV and UVC; p=0.104).

Underwater mapping using sonar

[ES]El proyecto contiene módulos de simulación, procesado de datos, mapeo y localización, desarrollados en C++ utilizando ROS (Robot Operating System) y PCL (Point Cloud Library). Ha sido desarrollado bajo el proyecto de robótica submarina AVORA.Se han caracterizado el vehículo y el sensor, y se han analizado diferentes tecnologías de sensores y mapeo. Los datos pasan por tres etapas: Conversión a nube de puntos, filtrado por umbral, eliminación de puntos espureos y, opcionalmente, detección de formas. Estos datos son utilizados para construir un mapa de superficie multinivel. La otra herramienta desarrollada es un algoritmo de Punto más Cercano Iterativo (ICP) modificado, que tiene en cuenta el modo de funcionamiento del sonar de imagen utilizado.