Miehittämättömän ajoneuvon hallintalaitteiden instrumentointi

Tässä diplomityössä esitetään maastoajoneuvon hallintalaitteiden muuntaminen tietokoneohjatuiksi miehittämätöntä toimintaa varten. Työ on tehty osana Puolustusvoimien FinUVS (Unmanned Vehicle Systems) -teknologiaohjelmaa, tarkemmin sen UGV (Unmanned Ground Vehicle) -osiota. UGV-osion tavoitteena on kehittää älykkään maavalvontajärjestelmän toiminnallinen demonstraattori, joka pystyy ilman operaattorin jatkuvaa ohjausta suoriutumaan itsenäisesti ennalta määrätyistä tehtävistä. Demonstraattorin alustaksi valittiin Land Rover Discovery -maastoauto, joka instrumentoitiin miehittämätöntä toimintaa varten. Hallintalaitteiden instrumentointi on tehty sähkömoottorien avulla. Moottoreita ohjataan mittaamalla hallintalaitteiden asennot ja muodostamalla niistä säätösilmukat moottoreille. Moottorit voidaan helposti irroittaa ajoneuvon hallintalaitteista, jolloin ajoneuvoa voidaan turvallisesti ajaa muun liikenteen seassa. Ajoneuvoon on asennettu kaksi tietokonetta, jotka huolehtivat ajoneuvoon asennettujen komponenttien ohjauksesta. Toinen tietokoneista hoitaa kuvankäsittelyyn liittyvät toiminnot ja toinen muiden komponenttien ohjauksen. Kaikki ajoneuvoon lisätyt sähkölaitteet saavat virtansa erillisestä ajoneuvoon asennetusta sähköjärjestelmästä. Demonstraattorin instrumentoinnin toiminta esiteltiin demonstraatiotilaisuudessa, jossa ajoneuvoa teleoperoitiin vaativissa maasto- ja keliolosuhteissa. Teleoperointi itsessään ei ole UGV-osion varsinainen tavoite, mutta se on välttämätön välivaihe kehitettäessä autonomista toimintaa. Hallintalaitteita käyttävät toimilaiteasennukset toimivat yhtä hyvin teleoperoidussa kuin autonomisessakin toimintamoodissa. Työn tuloksena on miehittämätöntä toimintaa varten onnistuneesti instrumentoitu maastoajoneuvo

Miehittämättömien ajoneuvojen turvallinen navigointi: uusia menetelmiä kulkukelpoisuuden analysointiin ja ihmisten havainnointiin

Unmanned ground vehicles (UGV) have emerged from research institutes into the outside world over the last decade. For example, UGVs are already part of everyday operations in some mines and harbors around the world. Furthermore, self-driving cars have recently been widely discussed in the news and are expected to be on the market within the next five to ten years. Nonetheless, these UGVs are designed to operate in structured environments and cannot negotiate off-road terrain. Moreover, the reliability of state-of-the-art human detection systems is still not good enough to ensure safety at all times in some application areas.  This thesis proposes novel methods that address these limitations of current UGV systems. It presents the whole chain of developing a UGV system for off-road environments, but the main result of the thesis is to describe the novel terrain traversability analysis methods developed for unstructured environments. It also presents a new, efficient representation of traverasbility mapping and proposes two new approaches for traversability classification that exploit this representation. Furthermore, it presents two innovative methods for augmenting traversability with ultra-wideband (UWB) radar data. Since UWB radars can penetrate some amount of vegetation, the developed methods enable the clearance of obstacle-free vegetation (an area of vegetation that could be driven through) from the generated traversability maps, which is not possible with current state-of-the-art methods.  The thesis also presents two novel human detection methods that exploit 2D LIDAR (Light Detection and Ranging) and radar data, respectively. The LIDAR-based human detection method is computationally very efficient, whereas the radar-based method (utilizing only radar data) demonstrates the potential of radar sensors, typically more robust against adverse weather conditions, in human detection applications. The developed methods provide valuable insights into exploiting additional sensor modalities to supplement traditionally used, camera-based human detection methods.  The performance of all the developed methods was evaluated by conducting extensive field experiments using real UGV systems. The results demonstrate that the methods proposed in this thesis enable safe navigation performance for UGVs, even in densely vegetated, populated environments.Miehittämättömät ajoneuvot (Unmanned Ground Vehicle, UGV) ovat viime vuosikymmenen aikana vähitellen siirtyneet tutkimuslaboratorioista osaksi jokapäiväistä elämäämme. Esimerkiksi monissa kaivoksissa ja satamissa on nykyisin tuotantokäytössä ilman kuljettajaa liikkuvia ajoneuvoja. Autonomiset autot ovat viime aikoina olleet runsaasti esillä tiedotusvälineissä. Niiden uskotaan tulevan markkinoille jo seuraavan viiden vuoden aikana. Edellä esimerkkeinä mainitut miehittämättömät ajoneuvot on kuitenkin kehitetty toimimaan strukturoidussa ympäristössä. Ne eivät pysty operoimaan ennalta tuntemattomassa kompleksisessa maastossa. Miehittämättömien ajoneuvojen havainnointijärjestelmien luotettavuus ei myöskään vielä ole kaikkiin sovelluksiin riittävän hyvä ihmisten turvallisuuden takaamiseksi.  Tässä väitöskirjassa esitellään uusia menetelmiä vastaamaan edellä mainittuihin UGV-järjestelmien haasteisiin. Työssä kuvaillaan UGV-järjestelmän koko kehitysprosessi, mutta tärkeimmät tulokset ovat uudet maaston kulkukelpoisuuden estimointimenetelmät, joilla mahdollistetaan turvallinen navigointi myös monimuotoisessa kasvillisuuden peittämässä maastossa. Työssä esitetään uusi kolmiulotteinen ympäristökuvaus kulkukelpoisuuskartoitukseen. Tällä mahdollistetaan tehokas kulkukelpoisuuden estimointi. Lisäksi esitellään kaksi innovatiivista menetelmää ultralaajakaistatutkan (UWB) mittausten yhdistämiseksi UGV:n ympäristömalliin. Näin mahdollistetaan läpiajettavan kasvillisuuden oikea luokittelu.  Työssä esitellään myös kaksi uutta menetelmää ihmisten havainnointiin. Niissä hyödynnetään laser- ja tutkamittauksia kamerapohjoisten menetelmien sijaan. Lasermittauksiin perustuva menetelmä vaatii hyvin vähän laskentatehoa ja soveltuu siksi hyvin myös järjestelmiin, joissa laskentateho on rajoittava tekijä. Tutkamittauksia hyödyntävä menetelmä mahdollistaa mittaukset myös vaikeissa sääoloissa. Kehitetyt menetelmät eivät yksinään ole riittävän luotettavia kaikkien ihmisten havaitsemiseen, mutta ne tarjoavat arvokasta lisätietoa yhdistettäväksi perinteisillä kamerapohjaisilla menetelmillä saatujen havaintojen kanssa.  Kaikkien tässä työssä kehitettyjen menetelmien suorituskykyä arvioitiin laajamittaisilla kenttätesteillä aitoja UGV-järjestelmiä käyttäen. Tulokset osoittavat, että näiden menetelmien avulla on mahdollista kehittää miehittämätön ajoneuvo, joka pystyy havaitsemaan ihmiset ja muut esteet myös tiheän kasvillisuuden seassa

Augmenting traversability maps with ultra-wideband radar to enhance obstacle detection in vegetated environments

Operating in vegetated environments is a major challenge for autonomous robots. Obstacle detection based only on geometric features causes the robot to consider foliage, for example, small grass tussocks that could be easily driven through, as obstacles. Classifying vegetation does not solve this problem since there might be an obstacle hidden behind the vegetation. In addition, dense vegetation typically needs to be considered as an obstacle. This paper addresses this problem by augmenting probabilistic traversability map constructed from laser data with ultra-wideband radar measurements. An adaptive detection threshold and a probabilistic sensor model are developed to convert the radar data to occupancy probabilities. The resulting map captures the fine resolution of the laser map but clears areas from the traversability map that are induced by obstacle-free foliage. Experimental results validate that this method is able to improve the accuracy of traversability maps in vegetated environments

Learned ultra-wideband RADAR sensor model for augmented LIDAR-based traversability mapping in vegetated environments

In vegetated environments, reliable obstacle detection remains a challenge for state-of-the-art methods, which are usually based on geometrical representations of the environment built from LIDAR and/or visual data. In many cases, in practice field robots could safely traverse through vegetation, thereby avoiding costly detours. However, it is often mistakenly interpreted as an obstacle. Classifying vegetation is insufficient since there might be an obstacle hidden behind or within it. Some Ultra-wide band (UWB) radars can penetrate through vegetation to help distinguish actual obstacles from obstacle-free vegetation. However, these sensors provide noisy and low-accuracy data. Therefore, in this work we address the problem of reliable traversability estimation in vegetation by augmenting LIDAR-based traversability mapping with UWB radar data. A sensor model is learned from experimental data using a support vector machine to convert the radar data into occupancy probabilities. These are then fused with LIDAR-based traversability data. The resulting augmented traversability maps capture the fine resolution of LIDAR-based maps but clear safely traversable foliage from being interpreted as obstacle. We validate the approach experimentally using sensors mounted on two different mobile robots, navigating in two different environments