Robot Localization in Tunnels: Combining Discrete Features in a Pose Graph Framework; 35214292

Robot localization inside tunnels is a challenging task due to the special conditions of these environments. The GPS-denied nature of these scenarios, coupled with the low visibility, slippery and irregular surfaces, and lack of distinguishable visual and structural features, make traditional robotics methods based on cameras, lasers, or wheel encoders unreliable. Fortunately, tunnels provide other types of valuable information that can be used for localization purposes. On the one hand, radio frequency signal propagation in these types of scenarios shows a predictable periodic structure (periodic fadings) under certain settings, and on the other hand, tunnels present structural characteristics (e.g., galleries, emergency shelters) that must comply with safety regulations. The solution presented in this paper consists of detecting both types of features to be introduced as discrete sources of information in an alternative graph-based localization approach. The results obtained from experiments conducted in a real tunnel demonstrate the validity and suitability of the proposed system for inspection applications. © 2022 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland

Memory Augmented Control Networks

Planning problems in partially observable environments cannot be solved directly with convolutional networks and require some form of memory. But, even memory networks with sophisticated addressing schemes are unable to learn intelligent reasoning satisfactorily due to the complexity of simultaneously learning to access memory and plan. To mitigate these challenges we introduce the Memory Augmented Control Network (MACN). The proposed network architecture consists of three main parts. The first part uses convolutions to extract features and the second part uses a neural network-based planning module to pre-plan in the environment. The third part uses a network controller that learns to store those specific instances of past information that are necessary for planning. The performance of the network is evaluated in discrete grid world environments for path planning in the presence of simple and complex obstacles. We show that our network learns to plan and can generalize to new environments

Robot Localization in Tunnel-like Environments.

Los entornos confinados como tuberías, túneles o minas constituyen infraestructuras clave para el desarrollo de las economías de los diferentes países. La existencia de estas infraestructuras conlleva la necesidad de llevar a cabo una serie de tareas de mantenimiento mediante inspecciones regulares para asegurar la integridad estructural de las mismas. Así mismo, existen otras tareas que se tienen que realizar en estos entornos como pueden ser misiones de rescate en caso de accidentes e incluso las propias tareas derivadas de la construcción de los mismos. La duras condiciones de este tipo de entornos, ausencia de luz, polvo, presencia de fluidos e incluso de sustancias tóxicas, hace que la ejecución de las mismas suponga un trabajo tedioso e incluso peligroso para las personas. Todo esto, unido a los continuos avances en las tecnologías robóticas, hacen que los robots sean los dispositivos más adecuados para la realización de estas tareas.Para que un robot pueda desempeñar su cometido de manera autónoma, es fundamental que pueda localizarse de manera precisa, no sólo para poder decidir las acciones a llevar a cabo sino también para poder ubicar de manera inequívoca los posibles daños que se puedan detectar durante las labores de inspección. El problema de la localización ha sido ampliamente estudiado en el mundo de la robótica, existiendo multitud de soluciones tanto para interiores como para exteriores mediante el uso de diferentes sensores y tecnologías. Sin embargo, los entornos tipo túnel presentan una serie de características específicas que hacen que la tarea de localización se convierta en todo un reto. La ausencia de iluminación y de características distinguibles tanto visuales como estructurales, hacen que los métodos tradicionales de localización basados en sensores láser y cámaras no funcionen correctamente. Además, al tratarse de entornos confinados, no es posible utilizar sensores típicos de exteriores como es el caso del GPS. La presencia de fluidos e incluso de superficies irregulares hacen poco fiables los métodos basados en odometría utilizando encoders en las ruedas del robot.Por otra parte, estos entornos presentan un comportamiento peculiar en lo que a la propagación de la señal de radiofrecuencia se refiere. Por un lado, a determinadas frecuencias, se comportan como guías de onda extendiendo el alcance de la comunicación, pero por otro, la señal radio sufre fuertes desvanecimientos o fadings. Trabajos previos han demostrado que es posible obtener fadings periódicos bajo una configuración determinada.Partiendo de estos estudios, en esta tesis se aborda el problema de la localización en tuberías y túneles reaprovechando esta naturaleza periódica de la señal radio. Inicialmente, se propone un método de localización para tuberías metálicas basado en técnicas probabilísticas, utilizando el modelo de propagación de la señal como un mapa de radiofrecuencia. Posteriormente, se aborda la localización en túneles siguiendo una estrategia similar de reaprovechar la naturaleza periódica de la señal y se presenta un método de localización discreta. Yendo un paso más allá, y con el objetivo de mejorar la localización a lo largo del túnel incluyendo otras fuentes de información, se desarrolla un método inspirado en el paradigma del graph-SLAM donde se incorporan los resultados obtenidos de la detección de características discretas proporcionadas por el propio túnel.Para ello, se implementa un sistema de detección que proporciona la posición absoluta de características relevantes de la señal periódica radio. Del mismo modo, se desarrolla un método de detección de características estructurales del túnel (galerías) que devuelve la posición conocida de las mismas. Todos estos resultados se incorporan al grafo como fuentes de información.Los métodos de localización desarrollados a lo largo de la tesis han sido validados con datos recolectados durante experimentos llevados a cabo con plataformas robóticas en escenarios reales: la tubería de Santa Ana en Castillonroy y el túnel ferroviario de Somport.<br /

Propagation, Localization and Navigation in Tunnel-like Environments

La robótica de servicio, entendida como aquella destinada al uso de uno o varios robots con fines de, por ejemplo, vigilancia, rescate e inspecciones, ha ido tomando cada vez más relevancia en los últimos años. Debido a los grandes avances en las distintas áreas de la robótica, los robots han sido capaces de ejecutar satisfactoriamente tareas que resultan peligrosas o incluso imposibles para los humanos, en diversos entornos. Entre ellos, los entornos confinados como túneles, minas y tuberías, han atraído la atención en aplicaciones relacionadas con transporte ferroviario, redes vehiculares, búsqueda y rescate, y vigilancia, tanto en el ámbito civil como militar. En muchas tareas, la utilización de varios robots resulta más provechoso que utilizar sólo uno. Para cooperar, los robots deben intercambiar información sobre el entorno y su propio estado, por lo que la comunicación entre ellos resulta crucial. Debido a la imposibilidad de utilizar redes cableadas entre robots móviles, se despliegan redes inalámbricas. Para determinar la calidad de señal entre dos robots, inicialmente se utilizaban modelos de propagación basados únicamente en la distancia entre ellos. Sin embargo, estas predicciones sólo resultan útiles en exteriores y sin la presencia de obstáculos, que sólo componen una pequeña parte de los escenarios de la robótica de servicio. Mas aún, la naturaleza altamente multi-trayecto de la propagación electromagnética en túneles hace que éstos actúen como guías de onda para cierto rango de frecuencias, extendiendo considerablemente el alcance de comunicación en comparación con entornos exteriores. Sin embargo, la señal se ve afectada con profundos desvanecimientos (llamados fadings en inglés). Esto los convierte en un reto para la robótica que considera la comunicación entre robots como fundamental. Además, la naturaleza hostil de estos entornos, así como también la falta de características visuales y estructurales, dificultan la localización en estos escenarios, cuestión que resulta fundamental para ejecutar con éxito una tarea con un robot. Los métodos de localización utilizados en interiores, como aquellos basados en SLAM visual, resultan imprecisos por la falta de características distintivas para cámaras o lásers, mientras que los sensores utilizados en exteriores, como el GPS, no funcionan dentro de túneles o tuberías. En esta tesis abordamos problemas fundamentales para la robótica con el fin de proporcionar herramientas necesarias para la exploración con robots en entornos tipo túnel, manteniendo la conectividad de la red de comunicaciones formada por varios robots y una estación base. Para ello, primeramente caracterizamos, en términos de propagación, los dos escenarios tipo túnel más comunes: un túnel de hormigón y una tubería metálica. Hacemos énfasis en el fenómeno de los fadings, ya que son el problema más importante a considerar para mantener la comunicación. Posteriormente presentamos una estrategia de navegación para desplegar un equipo de robots en un túnel, lidiando con los fadings para mantener la conectividad de la red formada por los robots. Esta estrategia ha sido validada a través de numerosos experimentos realizados en un túnel real, el túnel de Somport. Luego, abordamos el problema de la localización, proponiendo e implementando una técnica que permite estimar la posición de un robot dentro de una tubería, basada en la periodicidad de los fadings. El método es validado a través de experimentos reales en tuberías de pequeña y grandes dimensiones. Finalmente, proponemos esquemas de diversidad espacial, de forma que se facilita la navegación mientras se mejora la localización.Deploying a team of robots for search and rescue, inspection, or surveillance, has increasingly gained attention in the last years. As a result of the advances in several areas of robotics, robots have been able to successfully execute tasks that are hazardous or even impossible for humans in a variety of scenarios, such as outdoors, indoors, or even underground. Among these scenarios, tunnel-like environments (such as tunnels, mines, or pipes) have attracted attention for train applications, vehicular networks, search and rescue, and even service and surveillance missions in both military and civilian contexts. In most of the tasks, utilizing a multi-robot team yields better results than a singlerobot system, as it makes the system more robust while reducing the time required to complete tasks. In order to cooperate, robots must exchange information about their current state and the surrounding environment, making communication between them a crucial task. However, due to the mobile nature of robots used for exploration, a wired architecture is not possible nor convenient. Instead, a wireless network is often deployed. Wireless propagation in tunnel-like environments, characterized for the presence of strong fading phenomena, differs from regular indoor and outdoor scenarios, posing multiple challenges for communication-aware robotics. In addition, accurate localization is a problem in environments such as tunnels or pipes. These environments generally lack distinctive visual and/or structural features and are longer than they are wide in shape. Standard indoor localization techniques do not perform well in pipelines or tunnels given the lack of exploitable features, while outdoor techniques (GPS in particular) do not work in these scenarios. In this thesis, we address basic robotics-related problems in order to provide some tools necessary for robotics exploration in tunnel-like scenarios under connectivity constraints. In the first part, we characterize, in terms of propagation, two of the most common tunnel-like environments: a pipe and a tunnel. We emphasize the spatial-fadings phenomena, as it is one of the most relevant issues to deal with, in a communications context. Secondly, we present a navigation strategy to deploy a team of robots for tunnel exploration, in particular maintaining network connectivity in the presence of these fadings. Several experiments conducted in a tunnel allow us to validate the connectivity maintenance of the system. Next, we address the localization problem and propose a technique that uses the periodicity of the fadings to estimate the position of the robots from the base station. The method is validated in small-scale and large-scale pipes. Finally, we propose spatial diversity schemes in order to ease the navigation while improving the localization

A robotized dumper for debris removal in tunnels under construction

Tunnels in construction exhibit many challenges for automation. In this work we address the robotization of a conventional dumper for debris removal during the construction of tunnels, in the framework of a technological transfer project. The goal is to convert a dumper into an autonomous vehicle capable of planning, navigate and localize itself. Planning and navigation techniques have been adapted to the special kinodynamic characteristics of the vehicle. The difficulties for having a precise continuous localization in this kind of scenarios, due to the irregularities of the terrain, the changing illumination and the own scenario, have driven to develop hybrid localization techniques to integrate continuous and discrete information, coming from the navigation sensors, some semantic geometric features, and the signal strength propagation in tunnel scenarios. Simulation and real-world experiments are described, and some preliminary results are discussed

An alternative approach for robot localization inside pipes using RF spatial fadings

Accurate robot localization represents a challenge inside pipes due to the particular conditions that characterize this type of environment. Outdoor techniques (GPS in particular) do not work at all inside metal pipes, while traditional indoor localization methods based on camera or laser sensors do not perform well mainly due to a lack of external illumination and distinctive features along pipes. Moreover, humidity and slippery surfaces make wheel odometry unreliable. In this paper, we estimate the localization of a robot along a pipe with an alternative Radio Frequency (RF) approach. We first analyze wireless propagation in metallic pipes and propose a series of setups that allow us to obtain periodic RF spatial fadings (a sort of standing wave periodic pattern), together with the influence of the antenna position and orientation over these fadings. Subsequently, we propose a discrete RF odometry-like method, by means of counting the fadings while traversing them. The transversal fading analysis (number of antennas and cross-section position) makes it possible to increase the resolution of this method. Lastly, the model of the signal is used in a continuous approach serving as an RF map. The proposed localization methods outperform our previous contributions in terms of resolution, accuracy, reliability and robustness. Experimental results demonstrate the effectiveness of the RF-based strategy without the need for a previously known map of the scenario or any substantial modification of the existing infrastructure

Localization And Mapping Of Unknown Locations And Tunnels With Unmanned Ground Vehicles

The main goals of this research were to enhance a commercial off the shelf (COTS) software platform to support unmanned ground vehicles (UGVs) exploring the complex environment of tunnels, to test the platform within a simulation environment, and to validate the architecture through field testing. Developing this platform will enhance the U. S. Army Engineering Research and Development Center’s (ERDC’s) current capabilities and create a safe and efficient autonomous vehicle to perform the following functions within tunnels: (1) localization (e.g., position tracking) and mapping of its environment, (2) traversing varied terrains, (3) sensing the environment for objects of interest, and (4) increasing the level of autonomy of UGVs available at the ERDC. The simulation experiments were performed in the STAGE Simulator, a physics-based multi-scale numerical test bed developed by Robotic Operating System (ROS). Physical testing was conducted in Vicksburg, MS using a Coroware Explorer. Both the simulation and physical testing evaluated three SLAM algorithms, i.e., Hector SLAM, gMapping, and CORESLAM to determine the superior algorithm. The superior algorithm was then used to localize the robot to the environment and autonomously travel from a start location to a destination location. Completion of this research has increased the ERDC’s level of autonomy for UGVs from tether to tele-operated to autonomous

Ground robotics in tunnels: Keys and lessons learned after 10 years of research and experiments

The work reported in this article describes the research advances and the lessons learned by the Robotics, Perception and Real-Time group over a decade of research in the field of ground robotics in confined environments. This study has primarily focused on localization, navigation, and communications in tunnel-like environments. As will be discussed, this type of environment presents several special characteristics that often make well-established techniques fail. The aim is to share, in an open way, the experience, errors, and successes of this group with the robotics community so that those that work in such environments can avoid (some of) the errors made. At the very least, these findings can be readily taken into account when designing a solution, without needing to sift through the technical details found in the papers cited within this text