Titulo Estágio
API para manutenção e gestão de mapas 3D em camadas para suporte a Digital Twins de áreas florestais
Local do Estágio
ISR Coimbra, UC - Pólo II
Enquadramento
A tecnologia de Digital Twin tem vindo a ganhar crescente relevância, permitindo representações virtuais persistentes, partilháveis e atualizadas incrementalmente de ambientes reais. Na robótica florestal, a manutenção de mapas 3D escaláveis e precisos de ambientes naturais é fundamental para a autonomia de longo prazo, monitorização e operação remota [1, 2]. No entanto, muitos dos frameworks existentes de mapeamento não oferecem a eficiência, modularidade ou riqueza semântica necessárias para aplicações de Digital Twin. Este estágio centra-se na gestão, manutenção e partilha de mapas 3D computacionalmente eficientes em tempo real através do desenvolvimento de uma API para o efeito (ver por ex. [3]). Os mapas em questão são obtidos com
sensores LiDAR e câmaras RGB(D) e permitem codificar informação de ocupação geométrica em 3D (x,y,z), assim como outras camadas de informação (por ex. cor/textura, informação semântica como identificação de árvores e trilhos, etc.)
Objetivo
Um dos objetivos principais consiste em justamente expandir mapas métricos convencionais com a adição de camadas como textura RGB ou informação semântica (e.g., identificação de árvores e trilhos). Permitindo a criação de mapas métrico-semânticos, utilizando ferramentas estado da arte para o efeito, tais como o OpenVDB (criado pela Dreamworks e muito utilizado na área da computação gráfica) para gestão de dados volumétricos, Truncated Signed Distance Function (TSDF) para reconstrução de superfícies e bibliotecas de Octrees para representação eficiente, consultas e operações em 3D.
O projeto partirá de uma framework recente, comprovada e computacionalmente eficiente para mapeamento 3D a escolher,
tais como: voxblox [4], nanomap, ssmi [5], dufomap, i-octree, h2-mapping, DSP-map, bonxai ou vdb_gpdf.
O aluno deverá selecionar o método mais adequado, estendê-lo para satisfazer os objetivos do projeto, e validá-lo experimentalmente. O resultado será uma API para dar suporte ao mapeamento modular e robusto, adaptada a casos de uso de Digital Twin em floresta, permitindo mapas 3D enriquecidos semanticamente e em tempo real, com aplicação em navegação autónoma, inspeção e monitorização.
Referências:
[1] Canal YouTube FRUC, https://www.youtube.com/@forestryroboticsuc
[2] J. F. Ferreira, D. Portugal, M. E. Andrada, P. Machado, R. P. Rocha, P. Peixoto, "Sensing and Artificial Perception for Robots in Precision Forestry – a Survey". Robotics, Special Issue on Robotics and AI for Precision Agriculture, 12 (5): 139, 2023.
[3] Projeto Horizon Europe Digiforest, Deliverable D4.1, https://digiforest.eu/deliverables/
[4] Oleynikova, H., Taylor, Z., Fehr, M., Siegwart, R., & Nieto, J. (2017, Setembro). Voxblox: Incremental 3D Euclidean Signed Distance Fields for On-Board MAV Planning. IROS 2017, pp. 1366–1373. IEEE.
[5] Asgharivaskasi, A., & Atanasov, N. (2023). Semantic Octree Mapping and Shannon Mutual Information Computation for Robot Exploration. IEEE Transactions on Robotics.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Para alcançar o objetivo principal do trabalho, o aluno irá no 1º semestre:
• Rever o estado da arte em frameworks de mapeamento 3D para ambientes exteriores;• Familiarizar-se com os principais conceitos (TSDF, Octrees, voxels, etc.) e com as bibliotecas de mapeamento existentes;
• Testar métodos de mapeamento alinhados com os requisitos do projeto;
• Selecionar um método com potencial para resolver as questões do projeto;
Plano de Trabalhos - Semestre 2
Para alcançar o objetivo principal do trabalho, o aluno irá no 2º semestre:
• Desenhar as interfaces da API;
• Estender o método de mapeamento alinhado com os requisitos do projeto (desempenho em tempo real, persistência, integração, etc.);
• Expandir o método com camadas adicionais, como cor RGB ou classes semânticas (e.g., árvores, trilhos);• Validar a abordagem com dados reais de ambientes naturais e avaliar o desempenho (precisão, escalabilidade, completude, consistência semântica);• Redigir e documentar o trabalho na dissertação de Mestrado/relatório de estágio.
Condições
Este trabalho de dissertação será realizado no Instituto de Sistemas e Robótica da Universidade de Coimbra (ISR-UC).
Observações
Este trabalho decorre no âmbito do projecto FCT Digital Twins "ForestSphere" e prevê a atribuição de uma bolsa para licenciados (1040.98€/mês) até Março de 2026, mediante desempenho e motivação do aluno.
Palavras-chave: Digital Twin; Robótica Florestal; API de Mapeamento; Mapeamento Multicamadas Eficiente.
Contactar David Portugal
Orientador
David Portugal
david.portugal@deec.uc.pt 📩