A Machine Learning Approach for Predicting Docking-Based Structures

A indústria marítima encontra-se ainda numa fase inicial relativamente à automatização de processos e integração da Inteligência Artificial (AI). O desenvolvimento de Veículos Autónomos de Superfície (ASVs) insere-se neste âmbito, trazendo a possibilidade de reduzir drasticamente a intervenção humana nesta indústria e as consequências inerentes ao erro humano. A investigação no contexto da operação deste tipo de veículos tem crescido recentemente, apesar de a sua utilização em larga escala ainda encontrar enúmeras limitações, tais como a necessidade de assegurar a segurança do veículo, intervenientes e infra-estruturas, e de desenvolver a tecnologia apropriada. O processo de atracagem encontra-se entre as operações mais complexas e exigentes para um veículo marítimo. De facto, a maioria dos acidentes marítimos ocorre em portos. Tendo em conta esta tendência, assim como a diminuta investigação científica acerca do tema que se verifica atualmente, o processo de atracagem de um veículo autónomo mostra-se como uma problemática interessante e promissora. Neste sentido, esta dissertação pretende contribuir para o processo de tornar um veículo marítimo capaz de atracar autonomamente, através do desenvolvimento de uma ferramenta de perceção necessária para esta manobra. O trabalho realizado consiste numa rede de Deep Learning (DL) capaz de detetar a presença de uma doca no meio circundante do veículo bem como de classificar a estrutura identificada. Considerando que não existe muita informação referente a este contexto, tornou-se necessário proceder a uma recolha de dados no simulador 3D Gazebo, durante a qual cinco modelos de diferentes docas foram colocados num ambiente marítimo simulado e foi capturada informação de vários sensores, como um LiDAR e um par de câmaras stereo. Os dados recolhidos foram usados para o treino do classificador, que é composto por duas redes em cascata: uma para detetar a existência de uma doca na vizinhança do veículo e outra para classificar o tipo da estrutura. Esta dissertação também propõe um algorithmo de análise da ocupação da doca, a partir de uma abordagem baseada em template matching. O trabalho desenvolvido foi testado nos dados recolhidos, assim como numa configuração mais dinâmica no simulador mencionado acima, tendo em consideração diferentes condições de ruído para melhor replicar um ambiente marítimo autêntico. O modelo de deteção obteve uma precisão de 96.44% em condições ótimas e uma precisão média de 90.43% na análise do efeito de ruído, com um desvio máximo de 2.8%. O modelo de classificação do tipo de doca obteve uma precisão máxima de 86.70% e média de 80.90% nos testes de ruído. O algoritmo de análise da ocupação permite determinar o número de vagas da estrutura assim como as respetivas coordenadas. Este trabalho foi desenvolvido com uma abordagem que permite facilmente a adaptação a outros tipos de docas, diferenciando-se, assim, de outros projetos da área.The maritime industry has only recently taken its first steps towards automation and Artificial Intelligence (AI). The development of Autonomous Surface Vehicles (ASVs) falls under this scope, uncovering the possibility of greatly reducing the role of human intervention in this industry and the inherent consequences of human error. Research concerning the operation of this type of vehicles has seen an upward trend in recent years, although its full-scale application still encounters various limitations, such as the need to ensure safety and develop the required technology. The docking and undocking processes are among the most challenging tasks for a maritime vehicle. In fact, most maritime accidents occur in sea ports and harbours. Such evidence, along with the scarceness of scientific endeavours in this topic, make the docking approach of an ASV an alluring matter to delve into. With this intention in mind, this dissertation aims to take one step further towards enabling a vessel to dock autonomously, by providing a perception tool necessary for this maneuver. The developed work comprises a Deep Learning (DL) network able to detect the existence of a docking platform in the vehicle's surrounding environment and classify the type of the structure. As data concerning this context is not widely available, it was necessary to conduct a data acquisition process in the 3D simulator Gazebo, in which models of five different types of docks were placed in a simulated maritime environment and data from several sensors, such as a LiDAR and a stereo camera, was captured. The gathered data was used for the training of the cascaded classifier, which was composed of two networks: a first one to ascertain whether there is a dock in the vicinity of the vehicle and a second one to categorize the structure. This dissertation also proposes a mechanism to perform an occupation analysis of the dock, based on a template matching approach. The developed work was tested on the gathered data and in a dynamic setup in the aforementioned simulator, taking into account different noise conditions to better replicate an authentic maritime environment. The detection model achieved an accuracy of 96.44% in optimal conditions and an average of 90.43% considering light to very severe noise conditions, with a deviation of 2.8% for the worst case. The categorizing model obtained a maximum accuracy of 86.70% and an average accuracy of 80.90% for noise tests. The occupation analysis algorithm is able to return the number and coordinates of the vacant spots of the dock. Both the cascade classifier and the occupation tool were developed through an approach that allows an easy adaptation to other types of docks, thus differentiating it from other works on the topic

Close-range Localization Based on Natural Features for Autonomous Surface Vehicles in Offshore Wind Farms

Com o objetivo de reduzir o consumo de combustíveis fósseis, o investimento em fontes de energia renovável, como a eólica, tem vindo a aumentar. A grande maioria dos parques eólicos encontram-se em terra. No entanto, o número de parques eólicos marítimos está a aumentar. Uma das tecnologias desenvolvidas é a WindFloat, que se trata de uma estrutura semi-submergível com 3 colunas flutuantes que formam um triângulo, responsáveis por suportar a turbina eólica. Esta acelerada expansão marítima exige a existência de procedimentos de inspeção e monitorização adequados. Como as estruturas WindFloat se encontram localizadas num local remoto em alto mar, e as tarefas de monitorização são, muitas vezes, repetitivas, morosas e potencialmente perigosas para operadores humanos, estas são ideais para serem desempenhadas por robôs autónomos, como os ASVs (Autonomous Surface Vehicle). Os ASVs são veículos aquáticos que, como o nome indica, se deslocam à superfície, sendo munidos de sensores que lhes dão as capacidades de se orientar e conhecer o meio que os rodeia. Para que um ASV navegue nas proximidades de uma WindFloat é exigido um sistema de deteção e rastreamento da sua estrutura, que opere em tempo real, e que seja capaz de responder com segurança. Para tal, é exigido que o ASV possua um sistema de localização relativa de elevada precisão (centímetros) e que seja baseado nas características naturais do ambiente que o rodeia. A utilização de GPS não é uma opção viável, não só pela sua precisão limitada, como também pela intermitência de sinal motivada pela proximidade com a estrutura metálica da WindFloat. Para além disso, terá também que possuir um sistema de aferição e mapeamento de perigos de forma a mitigar potenciais riscos, tanto para o próprio ASV, como para a WindFloat. De forma a cumprir os objetivos anteriormente descritos foi desenvolvido um algoritmo de localização relativa, em que cada coluna da WindFloat corresponde a um vértice de um triângulo equilátero, utilizado para obter a localização do ASV por triangulação. Estas colunas são detetadas através do processamento de uma point cloud recolhida por um sensor LiDAR. Processamento este que consiste em identificar a coluna e estimar a localização do seu centro. Esta abordagem apresentou resultados de localização do ASV de elevada precisão, com um erro euclidiano médio de apenas 0.004 metros. O algoritmo de mapeamento de zonas de perigo desenvolvido teve em conta a posição atual e a orientação do ASV, bem como a influência de fatores ambientais, como a ondulação, a corrente marítima e o vento. Desta forma, foi possível classificar de forma objetiva e em tempo real as diferentes áreas de perigo, tanto para o ASV como para a estrutura WindFloat, reduzindo o risco de potenciais colisões entre estes.In order to reduce the consumption of fossil fuels, investment in renewable energy sources, such as wind, has been increasing. The vast majority of wind farms are on land. However, the number of offshore wind farms is increasing. One of the technologies developed is the WindFloat, which is a semi-submersible structure with 3 floating columns that form a triangle, responsible for supporting the wind turbine. This accelerated maritime expansion requires the existence of adequate inspection and monitoring procedures. As WindFloat structures are located in a remote location on the sea and monitoring tasks are often repetitive, time consuming and potentially dangerous for human operators, these are ideal for being performed by autonomous robots, such as ASVs (Autonomous Surface Vehicle). ASVs are water vehicles that, as the name implies, travel on the surface, being equipped with sensors that give them the ability to locate themselves and to know the characteristics of the environment that surrounds them. To an ASV navigate in the vicinity of a WindFloat, a system for detecting and tracking its structure is required. this must operate in real time and be capable of responding safely. For this, it is required that the ASV has a system of relative location of high precision (centimeters) and that is based on the natural features of the surrounding environment. The use of GPS is not a viable option, not only because of its limited accuracy, but also because of the signal intermittence motivated by the proximity to the WindFloat metallic structure. In addition, it is also necessary to have a system for measuring and mapping danger areas in order to mitigate potential risks, both for the ASV itself and for the WindFloat. In order to fulfill the previously described objectives, a relative location algorithm was developed, in which each WindFloat column corresponds to a vertex of an equilateral triangle, used to obtain the location of the ASV by triangulation. These columns are detected by processing a point cloud collected by a LiDAR sensor. This processing consists of identifying the column and estimating the location of its center. This approach showed highly accuracy in the localization of the ASV. Its average euclidean error is of only 0.004 meters. The developed danger zone mapping algorithm took into account the current position and orientation of the ASV, as well as the influence of environmental factors, such as waves, sea currents and wind. In this way, it was possible to objectively classify the different danger areas, both for the ASV and for the WindFloat structure, in real time, reducing the risk of potential collisions between them

Políticas de Copyright de Publicações Científicas em Repositórios Institucionais: O Caso do INESC TEC

A progressiva transformação das práticas científicas, impulsionada pelo desenvolvimento das novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), têm possibilitado aumentar o acesso à informação, caminhando gradualmente para uma abertura do ciclo de pesquisa. Isto permitirá resolver a longo prazo uma adversidade que se tem colocado aos investigadores, que passa pela existência de barreiras que limitam as condições de acesso, sejam estas geográficas ou financeiras. Apesar da produção científica ser dominada, maioritariamente, por grandes editoras comerciais, estando sujeita às regras por estas impostas, o Movimento do Acesso Aberto cuja primeira declaração pública, a Declaração de Budapeste (BOAI), é de 2002, vem propor alterações significativas que beneficiam os autores e os leitores. Este Movimento vem a ganhar importância em Portugal desde 2003, com a constituição do primeiro repositório institucional a nível nacional. Os repositórios institucionais surgiram como uma ferramenta de divulgação da produção científica de uma instituição, com o intuito de permitir abrir aos resultados da investigação, quer antes da publicação e do próprio processo de arbitragem (preprint), quer depois (postprint), e, consequentemente, aumentar a visibilidade do trabalho desenvolvido por um investigador e a respetiva instituição. O estudo apresentado, que passou por uma análise das políticas de copyright das publicações científicas mais relevantes do INESC TEC, permitiu não só perceber que as editoras adotam cada vez mais políticas que possibilitam o auto-arquivo das publicações em repositórios institucionais, como também que existe todo um trabalho de sensibilização a percorrer, não só para os investigadores, como para a instituição e toda a sociedade. A produção de um conjunto de recomendações, que passam pela implementação de uma política institucional que incentive o auto-arquivo das publicações desenvolvidas no âmbito institucional no repositório, serve como mote para uma maior valorização da produção científica do INESC TEC.The progressive transformation of scientific practices, driven by the development of new Information and Communication Technologies (ICT), which made it possible to increase access to information, gradually moving towards an opening of the research cycle. This opening makes it possible to resolve, in the long term, the adversity that has been placed on researchers, which involves the existence of barriers that limit access conditions, whether geographical or financial. Although large commercial publishers predominantly dominate scientific production and subject it to the rules imposed by them, the Open Access movement whose first public declaration, the Budapest Declaration (BOAI), was in 2002, proposes significant changes that benefit the authors and the readers. This Movement has gained importance in Portugal since 2003, with the constitution of the first institutional repository at the national level. Institutional repositories have emerged as a tool for disseminating the scientific production of an institution to open the results of the research, both before publication and the preprint process and postprint, increase the visibility of work done by an investigator and his or her institution. The present study, which underwent an analysis of the copyright policies of INESC TEC most relevant scientific publications, allowed not only to realize that publishers are increasingly adopting policies that make it possible to self-archive publications in institutional repositories, all the work of raising awareness, not only for researchers but also for the institution and the whole society. The production of a set of recommendations, which go through the implementation of an institutional policy that encourages the self-archiving of the publications developed in the institutional scope in the repository, serves as a motto for a greater appreciation of the scientific production of INESC TEC