Avaliação de uso de um LiDAR e algoritmos ICP (Iterative Closest Point) para inspeção de curta distância

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica, Florianópolis, 2023.A indústria de petróleo brasileira é uma das maiores adeptas ao uso de técnicas de extração de petróleo com o uso de risers flexíveis, que são estruturas tubulares utilizadas para o transporte seguro do material entre os poços de exploração de petróleo e as plataformas offshore. Dada sua importância, é essencial que sejam inspecionados periodicamente. Os procedimentos de inspeção atuais utilizados para a região dos dutos acima da lâmina d?agua estão, em sua maioria, atreladas a técnicas de alpinismo industrial, que emprega alto risco nas operações, além de custo e tempo elevados. Como forma de reduzir a periculosidade das inspeções, aeronaves remotamente pilotadas (UAV) podem ser utilizadas para inspecionar a camada externa dos risers com o uso de métodos ópticos. Comumente, câmeras são utilizadas para esse tipo de inspeção, mas há outras opções de sensores e sistemas ópticos a serem utilizados, como é o caso dos radares a laser (LiDAR). Esses sensores utilizam princípios de medição ativos, e emitem feixes laser para capturar a distância entre o mensurando e o sistema de medição, e podem ser utilizados para avaliar quantitativamente as superfícies que o sensor mede através do processamento de nuvens de pontos. As vantagens de uso de um LiDAR para inspeções sem contato se dão por se tratar de um equipamento que não depende de iluminação ambiente para seu uso, podendo ser usado em ambientes de baixa incidência de luz visível; por ter uma alta taxa de aquisição de informação e por seu tempo de processamento ser relativamente baixo quando comparado com outras técnicas de inspeção óptica. No entanto, radares a laser normalmente não possuem sistemas de navegação em sua montagem de fábrica, necessitando muitas vezes a integração com sensores inerciais e de navegação ou de operações matemáticas de refinamento de trajetória, como as técnicas de Iterative Closest Points (ICP) e filtros de Kalman. Essa dissertação de mestrado trata do desenvolvimento de técnicas de inspeção de curta distância utilizando um LiDAR como sistema de medição, e técnicas de ICP ponto a ponto e ponto a plano para definir posição e orientação do sistema. As análises foram feitas a partir de capturas de nuvens de pontos consecutivas, cada qual com sua respectiva localização, realizando assim a concatenação das nuvens de pontos e a reconstrução 3D de simulacros de riser, possibilitando sua inspeção dimensional. Durante o desenvolvimento, foram exploradas técnicas de estimação de estado e metodologias para calcular incertezas de medição a curtas distâncias utilizando um LiDAR. O sistema foi validado experimentalmente através da comparação entre os resultados adquiridos com o sistema de medição e as superfícies e geometrias de referência, possibilitando avaliar o desempenho de medição a curta distância e a influência do uso de algoritmos de refinamento de trajetória.Abstract: The Brazilian oil and gas industry is one of the biggest users of oil extraction techniques based on flexible risers, which are cylindrical structures used for safe extraction between offshore platforms and the wells. Giving its importance, it's essential that the equipment be inspected periodically. The actual inspection procedures for surface above water are related to industrial climbing, which demands not just high-risk operations, but high cost and time. As a way to reduce inspections dangerousness, unmanned aerial vehicles (UAV) can be used to inspect the risers' external surface with the usage of optical methods, like Light Detection and Ranging (LiDAR). These sensors use active measurement principles and emit laser beams to capture the distance between measurand and measurement system and can be used to quantitatively evaluate surfaces through point cloud processing. The advantages of using a LiDAR for touchless inspection are because it's an equipment that doesn't depend on environment lightning during the usage, which can be used at night or in low light environments; because has high frequency data acquisition and because of its time processing when compared with other optical techniques. However, LiDARs normally don't have navigation systems in themselves, demanding inertial sensors or state estimation mathematical operations to define trajectory, like Iterative Closest Points (ICP) and Kalman filters. This master dissertation talks about the development of short-range inspection techniques using a LiDAR as the measurement system and ICP techniques, point to point and point to plane, to define position and orientation of the system. The analysis was made based on the result of the consecutive point clouds captures, each one with its respective estimated localization, realizing merge of the point clouds and risers 3D reconstruction, being able to do dimensional inspection. During the development, state estimation techniques were explored, as well as methodologies to calculate short range measurement uncertainties using LiDAR. The system was experimentally validated through comparison between acquired results with the measurement system and reference geometries, making possible evaluate short range measurement performance and the influence of the usage of ICP algorithms to trajectory refinement

Integração de um sistema de apoio à aterragem de Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) em navios

Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) são utilizados nos dias de hoje em inúmeras aplicações, abrangendo vigilância operacional, reconhecimento em tempo real, atividades humanitárias, entre outras. Os veículos aéreos não tripulados podem ser operados manualmente por um piloto ou autonomamente, com trajetos pré-definidos. A aterragem de veículo aéreo não tripulado em navios apresenta uma dificuldade acrescida devido à área limitada disponível a bordo. Adicionalmente, existem áreas navegáveis em que o sinal Global Positioning System (GPS) pode ter falhas intermitentes de sinal ou sofrer empastelamento, aumentando o desafio de aterragem dos veículos aéreos não tripulados. Consequentemente, torna-se fundamental auxiliar e automatizar a fase de aterragem de veículo aéreo não tripulado em navios, uma vez que é durante este período que ocorre o maior número de acidentes. A presente dissertação explora a visão computacional, aplicando duas câmaras por forma a localizar o veículo, apresentando-se como uma abordagem viável em situações em que ocorra falha de sinal GPS. Foram obtidos três conjuntos de dados reais, com um aparato experimental dedicado para o efeito, através da captura de imagens em três cenários distintos. Um dos cenários envolveu a aquisição de imagens a bordo de um navio da Marinha Portuguesa, evidenciando a diversidade dos dados obtidos. A calibração das câmaras foi efetuada de acordo com o método de Zhang e a determinação dos parâmetros intrínsecos e extrínsecos pelo método Perspective-n-Point. O alinhamento temporal entre as câmaras e os dados de telemetria do veículo aéreo não tripulado, permitem o sincronismo dos dados e uma maior precisão temporal. Os datasets adquiridos foram devidamente anotados para a análise do desempenho nos algoritmos implementados. O dataset disponibilizado é composto por cerca de vinte mil imagens anotadas através de bounding boxes. De forma a demonstrar a aplicação prática do dataset, os dados foram submetidos a duas aplicações distintas, o Filtro de Kalman Estendido e a Triangulação Stereo.Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) have a wide range of applications, including operational surveillance, real-time reconnaissance, and humanitarian activities, among many others equally significant. Unmanned Aerial Vehicles can be operated manually by a pilot or autonomously on predefined routes. The limited area available on board makes landing unmanned aerial vehicles on ships an additional challenge. Furthermore, in some navigable areas, GPS (Global Positioning System) signals may experience intermittent signal failures, causing the challenge of landing the unmanned aerial Vehicle to increase. Therefore, assisting and automating the landing phase of unmanned aerial vehicles aboard ships is essential. This dissertation explores a feasible way of locating a unmanned aerial vehicle, with the help of computer vision aided by two cameras, in case of GPS (Global Positioning System) signal failure or jamming. A dedicated experimental apparatus captured images in three distinct scenarios, resulting in three real datasets. One of the scenarios involved acquiring images on board a Portuguese Navy ship, highlighting the diversity of data obtained. Camera calibration, defining the intrinsic and extrinsic parameters, was carried out according to the Zhang and Perspective-n-Point method. Time history and unmanned aerial vehicle telemetry data alignment allowed data synchronization and improved temporal accuracy. The available dataset consists of about 20,000 images annotated through bounding boxes. To demonstrate the practical application of the dataset, the data were submitted to two different procedures, the Kalman Filter and Epipolar Geometry