Terrain Referenced Navigation Using SIFT Features in LiDAR Range-Based Data

The use of GNSS in aiding navigation has become widespread in aircraft. The long term accuracy of INS are enhanced by frequent updates of the highly precise position estimations GNSS provide. Unfortunately, operational environments exist where constant signal or the requisite number of satellites are unavailable, significantly degraded, or intentionally denied. This thesis describes a novel algorithm that uses scanning LiDAR range data, computer vision features, and a reference database to generate aircraft position estimations to update drifting INS estimates. The algorithm uses a single calibrated scanning LiDAR to sample the range and angle to the ground as an aircraft flies, forming a point cloud. The point cloud is orthorectified into a coordinate system common to a previously recorded reference of the flyover region. The point cloud is then interpolated into a Digital Elevation Model (DEM) of the ground. Range-based SIFT features are then extracted from both the airborne and reference DEMs. Features common to both the collected and reference range images are selected using a SIFT descriptor search. Geometrically inconsistent features are filtered out using RANSAC outlier removal, and surviving features are projected back to their source coordinates in the original point cloud. The point cloud features are used to calculate a least squares correspondence transform that aligns the collected features to the reference features. Applying the correspondence that best aligns the ground features is then applied to the nominal aircraft position, creating a new position estimate. The algorithm was tested on legacy flight data and typically produces position estimates within 10 meters of truth using threshold conditions

Multicriteria pathfinding in uncertain simulated environments

Dr. James Keller, Dissertation Supervisor.Includes vita.Field of study: Electrical and computer engineering."May 2018."Multicriteria decision-making problems arise in all aspects of daily life and form the basis upon which high-level models of thought and behavior are built. These problems present various alternatives to a decision-maker, who must evaluate the trade-offs between each one and choose a course of action. In a sequential decision-making problem, each choice can influence which alternatives are available for subsequent actions, requiring the decision-maker to plan ahead in order to satisfy a set of objectives. These problems become more difficult, but more realistic, when information is restricted, either through partial observability or by approximate representations. Pathfinding in partially observable environments is one significant context in which a decision-making agent must develop a plan of action that satisfies multiple criteria. In general, the partially observable multiobjective pathfinding problem requires an agent to navigate to certain goal locations in an environment with various attributes that may be partially hidden, while minimizing a set of objective functions. To solve these types of problems, we create agent models based on the concept of a mental map that represents the agent's most recent spatial knowledge of the environment, using fuzzy numbers to represent uncertainty. We develop a simulation framework that facilitates the creation and deployment of a wide variety of environment types, problem definitions, and agent models. This computational mental map (CMM) framework is shown to be suitable for studying various types of sequential multicriteria decision-making problems, such as the shortest path problem, the traveling salesman problem, and the traveling purchaser problem in multiobjective and partially observable configurations.Includes bibliographical references (pages 294-301)

Sistema de localización y mapeado simultáneo basado en visión estereoscópica para la asistencia a la navegación de vehículos en grandes entornos

En esta Tesis se presenta un nuevo sistema jerárquico de localización y mapeado simultáneos (SLAM: Simultaneous Localization and Mapping) en tiempo real, aplicado a la localización robusta de un vehículo en grandes entornos exteriores de tipo fundamentalmente urbano, siendo capaz de mejorar los sistemas de asistencia a la navegación actuales, basados únicamente en GPS. Además, esta propuesta podría utilizarse en sistemas de navegación autónoma con trayectorias recurrentes, como por ejemplo, líneas regulares de autobús, recorridos internos en parques temáticos, etc. El sistema se basa exclusivamente en la información proporcionada tanto por una cámara estéreo de gran angular y bajo coste, como por un sensor GPS también de bajo coste. El uso de una cámara estéreo demuestra numerosas ventajas frente a la implementación monocular, como por ejemplo la posibilidad de estimar la escala del mapa en verdadera magnitud. El método propuesto se basa en dividir el mapa global en diversos sub-mapas locales, identificados por las denominadas huellas, que definen las poses del vehículo en ciertos puntos y que se relacionan con los sistemas de referencia de cada uno de los sub-mapas. En este nivel de sub-mapa, denominado SLAM de bajo nivel, se implementa un método de tipo métrico consistente en el mapeado secuencial de marcas visuales naturales en 3D, así como en la obtención de la pose del vehículo, a través de un filtro de Kalman Extendido (EKF) que modela el comportamiento dinámico del sistema. De esta forma se logran sub-mapas localmente consistentes. Para la elección del tipo idóneo de marcas en cuanto a propiedades de seguimiento, identificación y tiempos de cómputo, se ha realizado un estudio comparativo entre el método SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) y de correlación directa, obteniéndose mejores resultados para este último. Además, en este nivel se integran las medidas obtenidas del GPS, mejorando la estimación de la posición del vehículo y, por tanto, la propia estimación del mapa local. Sobre el nivel bajo de SLAM, descrito anteriormente, se añade un nivel jerárquicamente superior de tipo topológico denominado nivel alto de SLAM, el cual está basado en uso de las denominadas huellas y la implementación del método de optimización y corrección del mapa topológico, denominado MLR (MultiLevel Relaxation). Este algoritmo tiene como propósito reducir el error global del mapa, manteniendo las restricciones de tiempo real y proporcionando una estimación consistente del mismo, incluso en situaciones de pérdida de cobertura GPS. Para la detección de situaciones de cierre de lazos, fundamentalmente en ausencia de señal GPS, se ha implementado un tipo especial de huellas denominado huella SIFT. Éstas son capaces de identificar lugares previamente visitados, en base a su apariencia visual, mediante el empleo de características de tipo SIFT. Por último, se presentan resultados de validación del método SLAM propuesto a partir de numerosos ensayos realizados fundamentalmente en grandes entornos exteriores de tipo urbano con un vehículo real. Las conclusiones obtenidas de los mismos muestran unos resultados de localización suficientemente precisos para los propósitos de esta Tesis, manteniendo los tiempos de cómputo dentro de las restricciones de tiempo real establecidas y empleando un hardware de coste reducido. Como aplicación práctica final se propone el empleo del método para la mejora de sistemas de asistencia a la navegación, habiéndose realizado diversos ensayos en entornos reales. Se demuestra su uso en situaciones decisivas para la planificación de rutas, con mala o nula recepción de señal de GPS, mejorando los sistemas de navegación actuales