Titulo Estágio
Localização Multimodal em Ambientes Florestais
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Engenharia de Software
Local do Estágio
ISR e Ingeniarius, Lda.
Enquadramento
Consultar Versão Online em: https://home.isr.uc.pt/~david.portugal/Msc/2019-20_Multimodal_Localization.pdf
A localização no terreno é essencial para operação das máquinas florestais autónomas do futuro. No âmbito do projecto SEMFIRE [1], pretende-se dotar um robô terrestre de grande porte com a capacidade de se localizar com precisão, permitindo o suporte de diversas operações tais como navegação, identificação de material combustível, limpeza florestal e outras tarefas de percepção artificial.
O principal objectivo deste trabalho passa assim pela implementação de um método de localização 6D (x, y, z, ?, ?, ?) de alta precisão com recurso à fusão sensorial de diversas fontes multimodais de localização, tais como: estimativas de triangulação Ultra-Wideband (UWB) e GPS, dados de unidades de medição inerciais (IMU), odometria visual através de diversas câmaras montadas no robô, e técnicas de alinhamento de varredura de laser (Laser Scan Matching). Para isto, o aluno irá tirar proveito do sistema sensorial do robô, composto por câmaras de diferentes modalidades (profundidade, multispectral, termal) e outros sensores (por ex. laser 3D, GPS, IMU, UWB) que se encontram à sua disposição. Pretende-se que o aluno estude técnicas de filtragem e fusão de dados, eventualmente baseadas num Filtro de Kalman Extendido (EKF), e as teste, compare, implemente e integre na máquina autónoma instrumentada através da framework ROS [2].
Palavras-chave: Localização Multimodal; Robótica Florestal; Percepção Artificial, Extended Kalman Filter.
Referências:
[1] M. S. Couceiro, D. Portugal, J. F. Ferreira, R. P. Rocha: “SEMFIRE: Towards a new generation of forestry maintenance multi-robot systems”, In 2019 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), pp. 270-276. Disponível em: https://home.isr.uc.pt/~david.portugal/Pubs/2019_CPFR_IEEE_SI2019.pdf e http://semfire.ingeniarius.pt
[2] ROS.org: Powering the World’s Robots [Online]. Disponível em: www.ros.org
[3] T. Moore, and D. Stouch. “A generalized extended kalman filter implementation for the robot operating system”. Intelligent Autonomous Systems 13. Springer, Cham, 2016. 335-348. Disponível em: http://docs.ros.org/melodic/api/robot_localization/html/index.html e http://docs.ros.org/lunar/api/robot_localization/html/_downloads/robot_localization_ias13_revised.pdf
Objetivo
Para cumprir o objectivo primordial do trabalho, o aluno:
• Fará uma revisão aprofundada da literatura de localização multimodal em ambientes exteriores, tanto das técnicas existentes como o hardware tipicamente utilizado em aplicações robóticas.
• Desenhará uma pipeline de processamento em ROS, com base no trabalho anterior de levantamento.
• Efectuará um estudo de desempenho pormenorizado de técnicas do estado da arte “prontas a usar” (por ex., robot_localization [3]), aproveitando trabalho exploratório prévio.
• Irá implementar o método, validando e analisando o seu desempenho sobre datasets reais recolhidos com o robô para limpeza florestal através do seu sistema sensorial, e/ou potencialmente outros datasets de benchmarking.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
• Revisão aprofundada da literatura de localização multimodal em ambientes exteriores, tanto das técnicas existentes como o hardware tipicamente utilizado em aplicações robóticas.
• Familiarização com a framework ROS: Robot Operating System
• Design de um pipeline de processamento em ROS, com base no trabalho anterior de levantamento.
• Escrita do Relatório Intermédio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
• Estudo de desempenho pormenorizado de técnicas do estado da arte “prontas a usar” (por ex., robot_localization [3]), aproveitando trabalho exploratório prévio.
• Implementação do método, validando e analisando o seu desempenho sobre datasets reais recolhidos com o robô para limpeza florestal através do seu sistema sensorial, e/ou potencialmente outros datasets de benchmarking.
• Escrita da Dissertação.
Condições
Esta metodologia resultará numa técnica de localização com comprovado desempenho em termos de precisão e robustez em ambientes florestais, que será devidamente demonstrada pelo aluno e documentada na sua Dissertação de Mestrado.
Observações
Este trabalho de dissertação irá decorrer tanto no Instituto de Sistemas e Robótica da Universidade de Coimbra (ISR-UC) como na empresa Ingeniarius, Lda., líder do consórcio SEMFIRE.
Orientador (ISR): Doutor David Portugal, david.portugal@deec.uc.pt
Co-orientador (ISR): Doutor João Filipe Ferreira, jfilipe@isr.uc.pt
Orientador
David Portugal
david.portugal@deec.uc.pt 📩