Autonomous 3D Exploration of Large Structures Using an UAV Equipped with a 2D LIDAR

This paper addressed the challenge of exploring large, unknown, and unstructured industrial environments with an unmanned aerial vehicle (UAV). The resulting system combined well-known components and techniques with a new manoeuvre to use a low-cost 2D laser to measure a 3D structure. Our approach combined frontier-based exploration, the Lazy Theta* path planner, and a flyby sampling manoeuvre to create a 3D map of large scenarios. One of the novelties of our system is that all the algorithms relied on the multi-resolution of the octomap for the world representation. We used a Hardware-in-the-Loop (HitL) simulation environment to collect accurate measurements of the capability of the open-source system to run online and on-board the UAV in real-time. Our approach is compared to different reference heuristics under this simulation environment showing better performance in regards to the amount of explored space. With the proposed approach, the UAV is able to explore 93% of the search space under 30 min, generating a path without repetition that adjusts to the occupied space covering indoor locations, irregular structures, and suspended obstaclesUnión Europea Marie Sklodowska-Curie 64215Unión Europea MULTIDRONE (H2020-ICT-731667)Uniión Europea HYFLIERS (H2020-ICT-779411

Autonomous Surface Site Establishment to Ensure Safe Crew Arrival and Operations

Traditional human Mars missions have relied on crew to support the surface systems. However, for safety, the surface systems will likely need to be setup and capable of operating prior to the arrival of crew. To mitigate risks to the crew, a novel surface architecture has been developed that addresses risks associated with other Mars missions. This architecture relies on a reusable descent and ascent vehicle, extensive in-situ resource utilization, redundant habitation systems, and emerging autonomous capabilities. The resulting surface architecture increases safety for the crew while also providing potential to expand to support longer missions with larger populations in the future

Low resolution lidar-based multi object tracking for driving applications

The final publication is available at link.springer.comVehicle detection and tracking in real scenarios are key com- ponents to develop assisted and autonomous driving systems. Lidar sen- sors are specially suitable for this task, as they bring robustness to harsh weather conditions while providing accurate spatial information. How- ever, the resolution provided by point cloud data is very scarce in com- parison to camera images. In this work we explore the possibilities of Deep Learning (DL) methodologies applied to low resolution 3D lidar sensors such as the Velodyne VLP-16 (PUCK), in the context of vehicle detection and tracking. For this purpose we developed a lidar-based sys- tem that uses a Convolutional Neural Network (CNN), to perform point- wise vehicle detection using PUCK data, and Multi-Hypothesis Extended Kalman Filters (MH-EKF), to estimate the actual position and veloci- ties of the detected vehicles. Comparative studies between the proposed lower resolution (VLP-16) tracking system and a high-end system, using Velodyne HDL-64, were carried out on the Kitti Tracking Benchmark dataset. Moreover, to analyze the influence of the CNN-based vehicle detection approach, comparisons were also performed with respect to the geometric-only detector. The results demonstrate that the proposed low resolution Deep Learning architecture is able to successfully accom- plish the vehicle detection task, outperforming the geometric baseline approach. Moreover, it has been observed that our system achieves a similar tracking performance to the high-end HDL-64 sensor at close range. On the other hand, at long range, detection is limited to half the distance of the higher-end sensor.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Training a terrain traversability classifier for a planetary rover through simulation

A classifier training methodology is presented for Kapvik, a micro-rover prototype. A simulated light detection and ranging scan is divided into a grid, with each cell having a variety of characteristics (such as number of points, point variance and mean height) which act as inputs to classification algorithms. The training step avoids the need for time-consuming and error-prone manual classification through the use of a simulation that provides training inputs and target outputs. This simulation generates various terrains that could be encountered by a planetary rover, including untraversable ones, in a random fashion. A sensor model for a three-dimensional light detection and ranging is used with ray tracing to generate realistic noisy three-dimensional point clouds where all points that belong to untraversable terrain are labelled explicitly. A neural network classifier and its training algorithm are presented, and the results of its output as well as other popular classifiers show high accuracy on test data sets after training. The network is then tested on outdoor data to confirm it can accurately classify real-world light detection and ranging data. The results show the network is able to identify terrain correctly, falsely classifying just 4.74% of untraversable terrain

Investigating the impact of triangle and quadrangle mesh representations on AGV path planning for various indoor environments: With or without inflation

In a factory with different kinds of spatial atmosphere (warehouses, corridors, small or large workshops with varying sizes of obstacles and distribution patterns), the robot’s generated paths for navigation tasks mainly depend on the representation of that environment. Hence, finding the best representation for each particular environment is necessary to forge a compromise between length, safety, and complexity of path planning. This paper aims to scrutinize the impact of environment model representation on the performance of an automated guided vehicle (AGV). To do so, a multi-objective cost function, considering the length of the path, its complexity, and minimum distance to obstacles, is defined for a perfect circular robot. Unlike other similar studies, three types of representation, namely quadrangle, irregular triangle, and varying-size irregular triangle, are then utilized to model the environment while applying an inflation layer to the discretized view. Finally, a navigation scenario is tested for different cell decomposition methods and an inflation layer size. The obtained results indicate that a nearly constant coarse size triangular mesh is a good candidate for a fixed-size robot in a non-changing environment. Moreover, the varying size of the triangular mesh and grid cell representations are better choices for factories with changing plans and multi-robot sizes due to the effect of the inflation layer. Based on the definition of a metric, which is a criterion for quantifying the performance of path planning on a representation type, constant or variable size triangle shapes are the only and best candidate for discretization in about 59% of industrial environments. In other cases, both cell types, the square and the triangle, can together be the best representation

Conception et prototypage d'un capteur lidar 3D pour la robotique mobile

Revue des technologies existantes -- Types de capteurs utilisés en robotiques mobile -- Principes des capteurs lidar -- Définition des objectifs de performance -- Scénario d'opération typique -- Représentation par maillage triangulaire -- Conception matérielle -- Télémètre laser -- Plate-forme rotative -- Micro-contôleur -- Alimentation -- Interconnexions électriques -- Capteur FCL assemblé -- Architecture logicielle -- Contrôle embarqué bas niveau -- Traitement des données -- Traitement logiciel subséquent -- Résultats et analyses -- Exemples de balayages -- Performances -- Problèmes rencontrés

Planification de chemins pour robot mobile explorateur de planète

L'intelligence artificielle implantée sur les robots mobiles explorateurs de planète (rovers) a une incidence directe sur la distance que peuvent parcourir ces robots. Dans un futur proche, les rovers devront parcourir de plus longues distances qu'ils ne le font actuellement. Pour cela, une partie de la solution consiste à changer les systèmes de vision stéréo passifs actuels par un système laser (LIDAR) permettant ainsi aux robots de voir plus loin et plus précisément. Cette modification amène en contrepartie une quantité énorme de données topographiques à traiter. Comme les ordinateurs embarqués sur les robots spatiaux sont généralement limités en capacité de calcul et en mémoire, les données obtenues du capteur doivent être compressées. Cette compression peut conduire à une représentation irrégulière de l'environnement qui implique à son tour de nombreuses complications au niveau des algorithmes de génération de chemin. Comme les robots auront une façon différente de comprendre leur environnement, ils devront utiliser une nouvelle approche pour naviguer et planifier des chemins. Ce projet de recherche vise [à] développer une méthode de planification de chemin capable d'opérer dans une représentation irrégulière de l'environnement. L'algorithme développé doit générer des chemins qui atteignent les destinations fixées par un algorithme de navigation de plus haut niveau. Ce chemin doit être : sécuritaire, continu, lisse, court, prendre en compte les contraintes mécaniques du robot et engendrer une faible consommation énergétique. L'algorithme quant à lui doit être rapide, robuste et ne doit pas surcontraindre ce problème d'optimisation. Pour atteindre ces objectifs, le candidat propose l'utilisation d'une approche élégante basée sur une analogie à la mécanique des fluides. L'idée générale est d'utiliser l'environnement du robot comme un bassin de fluide sans viscosité. Dans ce bassin, il entre une quantité constante de fluide à la position initiale du robot et ce même débit ressort à la destination à atteindre. La résolution de l'écoulement stabilisé permet de tracer des lignes de courant qui s'avèrent de bons chemins candidats. Enfin, c'est au moyen de certains critères d'optimisation que le meilleur chemin parmi l'ensemble des lignes de courant est sélectionné. Afin de confronter cette méthode à l'état de l'art, une rigoureuse comparaison a été effectuée avec l'approche de recherche de graphe A*. Cette dernière est largement utilisée depuis des décennies par l'industrie et certaines agences spatiales. Cette comparaison a permis de mettre en lumière les avantages et inconvénients des deux méthodes et a conduit à la fusion des deux afin d'obtenir une approche hybride. Celle-ci permet de faire ressortir les avantages des deux méthodes individuelles et d'atténuer les inconvénients. Afin de valider la performance des méthodes et de confirmer l'atteinte des objectifs, les algorithmes ont été mis à l'épreuve sur une vaste banque de données de terrains réels mesurés. Sur ces centaines de terrains, les algorithmes ont planifié des chemins générant ainsi de nombreux résultats expérimentaux. Une analyse des résultats a permis de conclure à l'atteinte de l'ensemble des objectifs du projet. Les méthodes proposées ont de plus été implantées avec succès sur un banc d'essai robotisé de l'Agence spatiale canadienne. Le résultat ultime du projet est une démonstration d'envergure de l'autonomie du robot et donc par le fait même de la fonctionnalité de l'algorithme de génération de chemin. Dans cette démonstration appelée Avatar Explore, les positions à atteindre par le robot proviennent d'un signal de la Station spatiale internationale. L'expérience a eu lieu au courant de l'été et de l'automne 2009 avec aux commandes l'astronaute canadien Robert Thirsk. Celui-ci a envoyé de nombreuses consignes à un robot qui utilisait le fruit de ce projet de recherche

Autonomous planetary exploration using lidar data

Abstract — In this paper we present the approach for autonomous planetary exploration developed at the Canadian Space Agency. The goal of this work is to autonomously navigate to remote locations, well beyond the sensing horizon of the rover, with minimal interaction with a human operator. We employ LIDAR range sensors due to their accuracy, long range and robustness in the harsh lighting conditions of space. Irregular Triangular Meshes (ITMs) are used for representing the environment providing an accurate yet compact spatial representation. In this paper a novel path-planning technique through the ITM is introduced, which guides the rover through flatter terrain and safely away from obstacles. Experiments performed in CSA’s Mars emulation terrain that validate our approach are also presented. I