A new approach to the calibration problems of three-dimensional laser scanners

Synchronized laser scanners are the most popular 3D image capture systems for industrial applications. The accuracy of the scanned picture is a key factor of the complete system. In this paper, a new mathematical description of synchronized laser scanners will be presented, which is necessary to the developed calibration method. The mathematical model is based on the geometrical design of the triangulation and it can make the application of scanners easier. The calibration method is working by tests on reference planes, which should be scanned and some reference points should be chosen on it. Due to the combined relations among the geometrical and system parameters, it is better - as shown - if the system parameters are estimated step-by-step by a linear error correcting method from the measured data and from the coordinates of the points on the reference planes. The new mathematical model allows simulating the function and the errors of the triangulation system easy. The error analysis of the system can help us to obtain important data from the model to design synchronized scanners

AN EDGE FOLLOWING ALGORITHM AND ITS APPLICATION

The aim of this paper is to present an algorithm to following edges, curves on pixel based pictures. The application for which the method was developed is a 3D modeller system. The main target was the accuracy of the scanner (so the accuracy of the algorithm), the speed was a secondary factor. An active triangular scanner configuration was implemented (described later) with a matrix camera, so the input image of the algorithm is a bitmap of the connected frame grabber. However, this method is usable in pattern recognition, in vectorisation of pixel based images, in geography or in other 3D scanning methods. The advantage of the algorithm (and the ground of the accuracy) is that it takes into consideration the noise of the image system and the profile of a curve. The binarisation of the image (applying a threshold) is a waste of information, so this edge following algorithm tries to use the valuable information encoded in grey levels

ARK: Autonomous mobile robot in an industrial environment

This paper describes research on the ARK (Autonomous Mobile Robot in a Known Environment) project. The technical objective of the project is to build a robot that can navigate in a complex industrial environment using maps with permanent structures. The environment is not altered in any way by adding easily identifiable beacons and the robot relies on naturally occurring objects to use as visual landmarks for navigation. The robot is equipped with various sensors that can detect unmapped obstacles, landmarks and objects. In this paper we describe the robot's industrial environment, it's architecture, a novel combined range and vision sensor and our recent results in controlling the robot in the real-time detection of objects using their color and in the processing of the robot's range and vision sensor data for navigation

State-of-The-Art and Applications of 3D Imaging Sensors in Industry, Cultural Heritage, Medicine, and Criminal Investigation

3D imaging sensors for the acquisition of three dimensional (3D) shapes have created, in recent years, a considerable degree of interest for a number of applications. The miniaturization and integration of the optical and electronic components used to build them have played a crucial role in the achievement of compactness, robustness and flexibility of the sensors. Today, several 3D sensors are available on the market, even in combination with other sensors in a “sensor fusion” approach. An importance equal to that of physical miniaturization has the portability of the measurements, via suitable interfaces, into software environments designed for their elaboration, e.g., CAD-CAM systems, virtual renders, and rapid prototyping tools. In this paper, following an overview of the state-of-art of 3D imaging sensors, a number of significant examples of their use are presented, with particular reference to industry, heritage, medicine, and criminal investigation applications

Analiza metroloških karakteristika uređaja za optičku digitalizaciju stomatoloških CAD/CAM sistema

Development and improvement of 3D digitization methods in the last forty years, have enabled that virtual impression in dentistry becomes a reality. Unlike conventional impressions, which represent negative copies of prepared teeth and surrounding tissue, 3D digitization collects data on the coordinates of surface points and transfers them into digital form. Various working principles of 3D digitization methods were the reason, that in the framework of this reasearch to invstigate and compare the basic metrological characteristics of selected optical digitization devices. Based on the hypothesis, following goal of investigation were formulated: to establish whether there is a difference in the accuracy and precision between the optical digitization devices where the process of digitization based on various working principles and determine the degree of measurment uncertainty. The basis of this experiment is CAD inspection. CAD inspection was used to measure and analyze deviations between the CAD reference model and experimental CAD models. In this way is possibile to determine the precision and accuracy of the observed optical digital device. The experimental CAD models were generated by 3D digitization of the stone replica using Cerec® AC (Sirona, Germany), Cerec® In Eos Blue (Sirona, Germany), Trios (3 shape AS, Denmark), KaVo Everest (KaVo, Germany) and Sinergia Scan (Nobil - Metal, S.p.A. Italy) surface digitization devices. The CAD master model was generated by 3D digitization of the stone replica, using Atos III Triple Scan surface digitization device. Processing of the measured results included 2D and 3D analysis. The results of 3D analysis showed thet the highest level of precision in the proceeding of digitizing the right half of upper dental arch are present in Sinergia Scan, then follow KaVo Everest, Trios, Cerec®InEos Blue i Cerec®AC devices. The highest level of accuracy in the same procedure have Cerec®InEos Blue, follow the Sinergia Scan, Cerec®AC i KaVo Everest...Razvoj i unapređenje metoda 3D digitalizacije u proteklih četrdeset godina, omogućio je da se ideja o primeni digitalnog otiska u stomatologiji pretvori u stvarnost. Za razliku od konvencionalnog otiska koji predstavlja kopiju zuba i okolnih tkiva u negativu, 3D digitalizacija je postupak u okviru koga se vrši prikupljanje podataka u vidu koordinata – tačaka i obavla njihovo prevođenje u digitalnu formu. Razlike u radnim principima postupaka 3D digitalizacije predstavljale su povod da se u okviru istraživanja ispitaju i uporede osnovne metrološke karakteristike odabranih uređaja za optičku digitalizaciju, koji se primenjuju u stomatološkoj praksi. Na osnovu postavljene hipoteze definisan je osnovni cilj istraživanja: utvrditi da li postoji razlika u preciznosti i tačnosti između uređaja za optičku digitalizaciju kod kojih je postupak digitalizacije zasnovan na različitim radnim principima i na osnovu toga proceniti stepen njihove merne nesigurnosti. Osnovu eksperimenta čini metoda CAD inspekcije, čijom primenom je moguće izvršiti kvantitativnu i kvalitativnu analizu izmerenih odstupanja uzoraka CAD eksperimentalnih modela u odnosu na CAD master model i na taj način utvrdi stepen preciznosti i tačnosti posmatranih uređaja. CAD eksperimentalni uzorci su nastali u postupku digitalizacije osnovnog modela od gipsa pomoću sledećih uređaja: Cerec®AC (Sirona, Germany), Cerec® InEos Blue (Sirona, Germany), Trios (3 shape AS, Denmark), KaVo Everest (KaVo, Germany) i Sinergia Scan (Nobil - Metal, S.p.A. Italy). Digitalizacijom osnovnog modela pomoću industrijskog optičkog uređaja Atos III Triple Scan dobijen je CAD master model. Obrada izmerenih rezultata obuhvatala je 3D i 2D analizu. Rezultati 3D analize prikazuju da je najviši stepen preciznosti uređaja u postupku digitalizacije desne polovine zubnog luka gornje vilice prisutan kod Sinergia Scan, slede KaVo Everest, Trios, Cerec®InEos Blue i Cerec®AC uređaji. Najviši stepen tačnosti u istom postupku ima Cerec®InEos Blue, slede Sinergia Scan, Cerec®AC i KaVo Everest uređaji. Dobijeni rezultati potvrđuju da uređaji za ekstraoralnu digitalizaciju imaju viši stepen tačnosti i preciznosti u odnosu na uređaje za intraoralnu digitalizaciju..

Système d'arpentage automatisé pour les mines souterraines

RÉSUMÉ Parmi les projets existants en robotique mobile destinés aux mines souterraines, aucun des travaux n'est adapté à la tâche d'arpenter les excavations dans une mine. Ainsi, dans le contexte de la recherche en automatisation minière à la chaire CRSNG-Noranda, nous étudions la faisabilité de l'arpentage d'une mine souterraine par une plate-forme mobile autonome (robot). L'objectif de ce projet est de démontrer le concept d'un système adapté à la fois à l'arpentage automatisé et à la navigation autonome et qui emploie un robot capable de naviguer sans l'aide de structures de guidage. Il s'agit d'un véhicule muni d'un senseur odométrique, de télémètres latéraux fournissant des mesures denses de la forme des murs et du toit et d'un télémètre frontal balayant un demi-plan horizontal devant le véhicule. Notre travail consiste à développer les capacités d'analyse sensorielle de ce "robot-arpenteur". La réalisation physique du système est au-delà de la portée de ce projet par conséquent, nous évaluons nos stratégies d'analyse sensorielle à l'aide d'un banc expérimental en mine virtuelle simulée sur ordinateur avec les méthodes de l'infographie. Nous nous basons sur un projet de recherche connexe, portant sur la modélisation générique d'objets pour établir un modèle de mine souterraine : celle-ci est décomposable en sous-régions qualitativement distinctes que nous appelons ses éléments topologiques. Nous en considérons deux types : les galeries et les intersections de galeries. (Le modèle peut aussi inclure des chambres, qui représentent des espaces ouverts. Par exemple des zones d'extraction.) Nous faisons de plus une supposition importante : que le robot possède a priori un graphe topologique décrivant la région de la mine à parcourir. Dans ce graphe, les arcs symbolisent les galeries et les nœuds symbolisent les intersections (et les chambres, le cas échéant). En outre, vu la grande complexité du problème de départ, nous faisons quelques simplifications. D'une part, nous développons notre approche dans l'optique d'arpenter des zones de transport dans la mine plutôt que des zones à excavations denses (e.g. les zones de chambres et piliers). D'autre part, nous faisons abstraction des problèmes de bruit de mesure dans l'odométrie et dans les senseurs télémétriques. Le développement de notre système s'appuie sur une architecture hiérarchique qui sépare la tâche totale en trois activités principales menées en parallèle : la navigation globale, la navigation locale et l'arpentage. La navigation globale est responsable de localiser le robot par rapport au graphe topologique; ici, le problème classique de distinguer globalement tous les lieux rencontrés est remplacé par la tâche moins complexe de reconnaitre les transitions entre les éléments topologiques. La navigation locale s'occupe de contrôler les déplacements du robot en exploitant l'information sensorielle plutôt qu'une trajectoire précise pré-établie. L'arpentage doit récolter les mesures provenant des télémètres latéraux dans un format exploitable pour la construction d'un modèle géométrique de la mine. Notre architecture se veut complète bien que certaines de ses composantes ne soient pas implantées. Notamment, comme le contrôle local de véhicule basé sur les senseurs a été étudié dans le milieu minier souterrain, nous laissons de côté cet aspect du système au profit des aspects de l'arpentage et de la navigation globale. L'activité d'arpentage est divisée en trois modules. Le module collecteur de mesures produit et maintient jour un ensemble de cartes métriques locales des différents éléments topologiques traversés. Nous appelons jonction l'union des deux morceaux de parois qui décrivent l'endroit où une galerie et une intersection, adjacentes dans le graphe topologique, se rattachent physiquenent dans la mine. La carte métrique locale est constituée des parois mesurées, sous forme de listes de points (co-ordonnées et hauteur), et de référentiels cartésiens rattachés aux jonctions débouchant dans l'élément topologique. Le module relocalisateur métrique intervient lorsque le robot rentre de nouveau dans une galerie ou une intersection déjà traversée ; ce module détermine la pose du robot dans la carte métrique existante afin d'y fusionner les nouvelles mesures. La relocalisation exploite les référentiel locaux (RLS) détectés dans les jonctions (par le troisième module), ainsi que les mesures de la forme des parois. Ces deux premiers modules de l'arpentage ne sont pas évalués expérimentalement. Le troisième module est le détecteur de RLS ; il s'occupe de localiser précisément les RLS à l'intérieur des jonctions. Idéalement, nous voulons extraire de la forme des parois de jonction une caractéristique géométrique qui soit invariante face la répartition des points mesurés et à la rugosité des parois. Nous modélisons d'abord les deux parois par des courbes polynomiales: cette étape réduit les effets des deux facteurs mentionnés et de l'occlusion partielle de parois, Ensuite, le RL est déterminé par la minimisation sous contraintes de la distance entre les deux courbes. Une série de tests dans plusieurs ras de traversée d'intersection, en faisant varier pour chaque cas la trajectoire précise suivie, démontrent que le RL est une caractéristique significative et géométriquement stable de la structure de l'environnement aux transitions entre éléments topologiques. L'activité de navigation globale est divisée en deux modules : le navigateur topologique et le détecteur de transition. Le navigateur topologique maintient un pointeur vers la position courante du robot dans le graphe topologique. Chaque transition qui lui est signalée par le détecteur de transition, il met à jour les étiquettes (provenant du graphe) de l'élément topologique actuel et des éléments adjacents. Normalement, il faudrait aussi que ce module s'occupe de la replanification de chemin et la correction d'erreurs dans le graphe lorsque surviennent des événements perceptuels inattendus. Ce sont là des problèmes relativement complexes et pour limiter l'envergure de ce projet nous laissons ce module à l'état conceptuel. Le détecteur de transition alterne entre l'analyse des mesures frontales et celle des mesures latérales afin de notifier puis confirmer aux autres modules les changements d'éléments topologiques. Afin d'assurer la fiabilité de ce processus, ce module exploite la redondance temporelle des mesures sensorielles. L'analyse frontale détecte les branches (c'est-à-dire les occlusions et les régions à la limite de visibilité) dans chaque profil frontal instantané, pour laisser accumuler les profils traités et en former une image binaire. Celle-ci est composée de régions blanches séparées par la trace des profils qui indique (en noir) les branches détectées. L'évolution de la trace des profils à mesure que le robot se déplace est marquée par des événements importants. Le module reconnait l'arrivée d’une intersection devant le robot par l'augmentation du nombre de régions blanches dans l'image. Inversement, lorsque le robot sort de l'intersection, ce nombre redescend à une valeur stable. L'analyse des mesures latérales réutilise la notion de RL de manière dynamique afin de confirmer la présence dans la structure du milieu parcouru des transitions signalées auparavant par l'analyse frontale. Plus précisément, il s'agit de faire la détection de RLS périodiquement sur une section de parois qui suit le véhicule, jusqu'à ce que les RLS atteignent une position stable derrière le véhicule. Nos tests sur la détection des transitions démontrent la validité des événements perceptuels que nous avons définis. Ce travail apporte plusieurs contributions innovatrices aux domaines de l'automatisation minière et de la robotique mobile. D'une part, notre système se distingue par la modélisation topologique explicite de la mine. Le modèle d'environnement et le graphe topologique a priori nous permettent de formuler de manière originale les problèmes de la localisation globale, de la relocalisation métrique et de l'arpentage de la mine. D'autre part, ce projet introduit des idées originales quant à son développement des capacités sensorielles du "robot-arpenteur". Le concept des RLS, qui caractérisent les changements importants dans la structure locale de la mine, est certainement nouveau par rapport à ce qui existe dans la littérature. L'image binaire des profils frontaux est elle aussi une représentation originale de l'environnement local mesuré. Cette représentation riche et compacte du milieu perçu pourrait éventuellement trouver d'autres applications, par exemple dans le contexte du contrôle local de véhicule. CONTENU Exploration d'environnement -- Navigation autonome en mines souterraines -- Techniques d'arpentage de mines -- Modèle géométrique de la mine -- Modalités sensorielles du robot -- Présentation du système -- Activité d'arpentage -- Conception du collecteur de mesures -- Conception du relocalisateur métrique -- Détecteur de référentiels locaux : conception -- Détecteur de référentiels locaux : implantation -- Détection des référentiels locaux : résultats -- Activité de navigation globale -- Le graphe topologique à priori -- Conception du navigateur topologique -- Conception du détecteur de transitions -- Implantation du détecteur de transitons -- Résultats de la détection des transitions

Conference on Intelligent Robotics in Field, Factory, Service, and Space (CIRFFSS 1994), volume 1

The AIAA/NASA Conference on Intelligent Robotics in Field, Factory, Service, and Space (CIRFFSS '94) was originally proposed because of the strong belief that America's problems of global economic competitiveness and job creation and preservation can partly be solved by the use of intelligent robotics, which are also required for human space exploration missions. Individual sessions addressed nuclear industry, agile manufacturing, security/building monitoring, on-orbit applications, vision and sensing technologies, situated control and low-level control, robotic systems architecture, environmental restoration and waste management, robotic remanufacturing, and healthcare applications

Optical Range Image Acquisition for the Navigation of a Mobile Robot

NRC publication: Ye