Autonomous pipeline monitoring and maintenance system: a RFID-based approach

Pipeline networks are one of the key infrastructures of our modern life. Proactive monitoring and frequent inspection of pipeline networks are very important for sustaining their safe and efficient functionalities. Existing monitoring and maintenance approaches are costly and inefficient because pipelines can be installed in large scale and in an inaccessible and hazardous environment. To overcome these challenges, we propose a novel Radio Frequency IDentification (RFID)-based Autonomous Maintenance system for Pipelines, called RAMP, which combines robotic, sensing, and RFID technologies for efficient and accurate inspection, corrective reparation, and precise geo-location information. RAMP can provide not only economical and scalable remedy but also safe and customizable solution. RAMP also allows proactive and corrective monitoring and maintenance of pipelines. One prominent advantage of RAMP is that it can be applied to a large variety of pipeline systems including water, sewer, and gas pipelines. Simulation results demonstrate the feasibility and superior performance of RAMP in comparison to the existing pipeline monitoring systems

Sensor-based autonomous pipeline monitoring robotic system

The field of robotics applications continues to advance. This dissertation addresses the computational challenges of robotic applications and translations of actions using sensors. One of the most challenging fields for robotics applications is pipeline-based applications which have become an indispensable part of life. Proactive monitoring and frequent inspections are critical in maintaining pipeline health. However, these tasks are highly expensive using traditional maintenance systems, knowing that pipeline systems can be largely deployed in an inaccessible and hazardous environment. Thus, we propose a novel cost effective, scalable, customizable, and autonomous sensor-based robotic system, called SPRAM System (Sensor-based Autonomous Pipeline Monitoring Robotic System). It combines robot agent based technologies with sensing technologies for efficiently locating health related events and allows active and corrective monitoring and maintenance of the pipelines. The SPRAM System integrates RFID systems with mobile sensors and autonomous robots. While the mobile sensor motion is based on the fluid transported by the pipeline, the fixed sensors provide event and mobile sensor location information and contribute efficiently to the study of health history of the pipeline. In addition, it permits a good tracking of the mobile sensors. Using the output of event analysis, a robot agent gets command from the controlling system, travels inside the pipelines for detailed inspection and repairing of the reported incidents (e.g., damage, leakage, or corrosion). The key innovations of the proposed system are 3-fold: (a) the system can apply to a large variety of pipeline systems; (b) the solution provided is cost effective since it uses low cost powerless fixed sensors that can be setup while the pipeline system is operating; (c) the robot is autonomous and the localization technique allows controllable errors. In this dissertation, some simulation experiments described along with prototyping activities demonstrate the feasibility of the proposed system

Magnetic-Visual Sensor Fusion-based Dense 3D Reconstruction and Localization for Endoscopic Capsule Robots

Reliable and real-time 3D reconstruction and localization functionality is a crucial prerequisite for the navigation of actively controlled capsule endoscopic robots as an emerging, minimally invasive diagnostic and therapeutic technology for use in the gastrointestinal (GI) tract. In this study, we propose a fully dense, non-rigidly deformable, strictly real-time, intraoperative map fusion approach for actively controlled endoscopic capsule robot applications which combines magnetic and vision-based localization, with non-rigid deformations based frame-to-model map fusion. The performance of the proposed method is demonstrated using four different ex-vivo porcine stomach models. Across different trajectories of varying speed and complexity, and four different endoscopic cameras, the root mean square surface reconstruction errors 1.58 to 2.17 cm.Comment: submitted to IROS 201

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 /