Visibility in underwater robotics: Benchmarking and single image dehazing

Dealing with underwater visibility is one of the most important challenges in autonomous underwater robotics. The light transmission in the water medium degrades images making the interpretation of the scene difficult and consequently compromising the whole intervention. This thesis contributes by analysing the impact of the underwater image degradation in commonly used vision algorithms through benchmarking. An online framework for underwater research that makes possible to analyse results under different conditions is presented. Finally, motivated by the results of experimentation with the developed framework, a deep learning solution is proposed capable of dehazing a degraded image in real time restoring the original colors of the image.Una de las dificultades más grandes de la robótica autónoma submarina es lidiar con la falta de visibilidad en imágenes submarinas. La transmisión de la luz en el agua degrada las imágenes dificultando el reconocimiento de objetos y en consecuencia la intervención. Ésta tesis se centra en el análisis del impacto de la degradación de las imágenes submarinas en algoritmos de visión a través de benchmarking, desarrollando un entorno de trabajo en la nube que permite analizar los resultados bajo diferentes condiciones. Teniendo en cuenta los resultados obtenidos con este entorno, se proponen métodos basados en técnicas de aprendizaje profundo para mitigar el impacto de la degradación de las imágenes en tiempo real introduciendo un paso previo que permita recuperar los colores originales

UWSim, an underwater robotic simulator on the cloud as educational tool

[ES] La creciente demanda social de nuevas aplicaciones de la robótica, desde robots domésticos a coches autónomos, confirma la conveniencia de utilizar dicha tecnología como factor motivante en el contexto educacional. Así, el presente trabajo analiza cómo canalizar esta motivación hacia fines productivos, poniendo el énfasis en las posibilidades que ofrecen los simuladores de robots submarinos. En particular, se propone un entorno de aprendizaje en la nube con un simulador capaz de evaluar al alumno como eje central del sistema. Utilizando este tipo de herramientas tan solo es necesario un dispositivo capaz de acceder a Internet a través de un navegador para alcanzar una cantidad virtualmente ilimitada de recursos. Como caso de estudio, se detallan las mejoras implementadas, en una aplicación de seguimiento de tuberías submarinas, creando un entorno de comparación en la nube que permite a los alumnos competir por obtener el mejor resultado posible. Finalmente, es importante destacar que se aporta una primera experiencia de aplicación en un contexto de enseñanza real de la herramienta propuesta, demostrándose la viabilidad e idoneidad de la misma para el aprendizaje de robótica y ROS.[EN] Due to the introduction of robotic applications in the modern society, such as service robots or self-driving cars, it is possible to use this trend as motivating factor in the learning process of robotics. Several possibilities about how to use this motivation to increase learning rate are analysed, focusing on underwater robotic simulators. Moreover, a cloud learning environment able to evaluate the students with a robotic simulator is proposed as key element of the system. These kinds of tools can be used with just an Internet-capable system through a web browser, reaching a virtually unlimited amount of resources. The implemented features are used in a underwater pipe following application, creating a comparison environment on the cloud that immerse students in a competition to reach the best possible result. Finally, a first experience in a real educational environment using the proposed tool is detailed, demonstrating the viability and suitability of the proposed tool.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Ministerio de Econom´ıa y competitividad, codigo de proyecto DPI2014-57746-C3 (proyecto MERBOTS), por la Generalitat Valenciana GVA, con el codigo de proyecto PROMETEO/2016/066 y por la Universidad Jaume I,proyecto MASUMIA, becas PREDOC/2012/47 y PREDOC/2013/46.Pérez, J.; Fornas, D.; Marín, R.; Sanz, PJ. (2017). UWSim, un simulador submarino conectado a la nube como herramienta educacional. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 15(1):70-78. https://doi.org/10.4995/riai.2017.8827OJS7078151Bale, K., 2012. osgocean.Blasco, X., García-Nieto, S., Reynoso-Meza, G., 2012. Control autónomo del seguimiento de trayectorias de un vehículo cuatrirrotor. simulación y evaluación de propuestas. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 9 (2), 194-199. https://doi.org/10.1016/j.riai.2012.01.001Center, U. D. C.-S., 2015. Roboblockly. URL: http://roboblockly.ucdavis.edu/Cerezo, F., Sastrón, F., 2015. Laboratorios virtuales y docencia de la automática en la formación tecnológica de base de alumnos preuniversitarios. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 12 (4), 419-431. https://doi.org/10.1016/j.riai.2015.04.005Cervera, E., Martinet, P., Marin, R., Moughlbay, A. A., del Pobil, A. P., Alemany, J., Esteller, R., Casa˜n, G., 2016. The robot programming network. Journal of Intelligent & Robotic Systems 81 (1), 77-95. https://doi.org/10.1007/s10846-015-0201-7Cook, D., Vardy, A., Lewis, R., 2014. A survey of auv and robot simulators for multi-vehicle operations. En: 2014 IEEE/OES Autonomous Underwater Vehicles (AUV). IEEE, pp. 1-8. https://doi.org/10.1109/AUV.2014.7054411Coumans, E., 2012. Bullet physics engine.Craighead, J., Murphy, R., Burke, J., Goldiez, B., 2007. A survey of commercial & open source unmanned vehicle simulators. En: Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, pp. 852-857. https://doi.org/10.1109/ROBOT.2007.363092Eguchi, A., 2016. Robocupjunior for promoting stem education, 21st century skills, and technological advancement through robotics competition. Robotics and Autonomous Systems 75, 692-699. https://doi.org/10.1016/j.robot.2015.05.013Foundation, O. S. R., 2015. Cloudsim.García, J. C., Sanz, P. J., Cervera, E., 11/2011 2011. Using humanoids for teaching robotics and artificial intelligence issues. the uji case study. En: III Workshop de robótica: robótica experimental. Sevilla (Spain).Gómez-Estern, F., Ló0pez-Martínez, M., de la Pe-a, D. M., 2010. Sistema de evaluación automática víaweb en asignaturas prácticas de ingeniería. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial RIAI 7 (3), 111- 119.Haynes, C., Edwards, J., 2015. First robotics competition [competitions]. Robotics & Automation Magazine, IEEE 22 (1), 8-10. https://doi.org/10.1109/MRA.2014.2385560Kalwa, J., Pascoal, A., Ridao, P., Birk, A., Eichhorn, M., Brignone, L., Caccia, M., Alvez, J., Santos, R., 2012. The european r&d-project morph: Marine robotic systems of self-organizing, logically linked physical nodes. IFAC Proceedings Volumes 45 (5), 349-354.Lane, D. M., Maurelli, F., Kormushev, P., Carreras, M., Fox, M., Kyriakopoulos, K., 2012. Persistent autonomy: the challenges of the pandora project. IFAC Proceedings Volumes 45 (27), 268-273. https://doi.org/10.3182/20120919-3-IT-2046.00046LLC, M. S., 2006. Rovsim.Matsebe, O., Kumile, C., Tlale, N., 2008. A review of virtual simulators for autonomous underwater vehicles (auvs). IFAC Proceedings Volumes 41 (1), 31-37.Osfield, R., Burns, D., et al., 2004. Open scene graph.Pavin, A., Inzartsev, A., Eliseenko, G., Lebedko, O., Panin, M., 2015. A reconfigurable web-based simulation environment for auv. En: OCEANS 2015- MTS/IEEE Washington. IEEE, pp. 1-7. https://doi.org/10.23919/OCEANS.2015.7404470Pérez, J., Sales, J., Marín, R., Cervera, E., Sanz, P. J., 09/2014 2014. Configuración y ejecución de benchmarks de intervención robótica submarina en uwsim mediante herramientas web. En: XX Jornadas de Automática 2014.Perez, J., Sales, J., Penalver, A., Fornas, D., Javier Fernandez, J., Garcia, J. C., Sanz, P. J., Marin, R., Prats, M., 2015. Exploring 3-d reconstruction techniques: A benchmarking tool for underwater robotics. Robotics & Automation Magazine, IEEE 22 (3), 85-95. https://doi.org/10.1109/MRA.2015.2448971Pérez, J., Sales, J., Prats, M., Martí, J. V., Fornas, D., Marín, R., Sanz, P. J., 2013. The underwater simulator uwsim-benchmarking capabilities on autonomous grasping. En: ICINCO (2). pp. 369-376.Prats, M., Pérez, J., Fernández, J., Sanz, P., 2012. An open source tool for simulation and supervision of underwater intervention missions. En: Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012 IEEE/RSJ International Conference on. pp. 2577-2582. https://doi.org/10.1109/IROS.2012.6385788Quigley, M., Conley, K., Gerkey, B., Faust, J., Foote, T., Leibs, J., Wheeler, R., Ng, A. Y., 2009. Ros: an open-source robot operating system. En: ICRA workshop on open source software. Vol. 3. Kobe, p. 5.Tellez, R., 2017. A thousand robots for each student: Using cloud robot simulations to teach robotics. En: Robotics in Education. Springer, pp. 143-155. https://doi.org/10.1007/978-3-319-42975-5_1