Accurate Gaussian Process Distance Fields with applications to Echolocation and Mapping

This paper introduces a novel method to estimate distance fields from noisy point clouds using Gaussian Process (GP) regression. Distance fields, or distance functions, gained popularity for applications like point cloud registration, odometry, SLAM, path planning, shape reconstruction, etc. A distance field provides a continuous representation of the scene. It is defined as the shortest distance from any query point and the closest surface. The key concept of the proposed method is a reverting function used to turn a GP-inferred occupancy field into an accurate distance field. The reverting function is specific to the chosen GP kernel. This paper provides the theoretical derivation of the proposed method and its relationship to existing techniques. The improved accuracy compared with existing distance fields is demonstrated with simulated experiments. The level of accuracy of the proposed approach enables novel applications that rely on precise distance estimation. This work presents echolocation and mapping frameworks for ultrasonic-guided wave sensing in metallic structures. These methods leverage the proposed distance field with a physics-based measurement model accounting for the propagation of the ultrasonic waves in the material. Real-world experiments are conducted to demonstrate the soundness of these frameworks

Localisation et cartographie par ondes ultrasonores pour l'inspection robotique longue distance

The inspection of large plate-based metal structures, such as storage tanks or ship hulls, is a significant stake in the industry, which necessitates reliable and time-efficient solutions. Over the time, concealed defects, such as corrosion patches growing from the inner side of ship hulls, can develop, and detrimentally affect the structural integrity. To avoid catastrophic failures, the structures under operation must be inspected on a regular basis, so that structural maintenance can be scheduled when defects are detected. Current inspection methods traditionally rely on visual inspection, or on point-by-point thickness measurements, often performed by human operators. However, these methods are time-consuming, and cannot reasonably be used for anaccurate and complete inspection of large metal surfaces. This thesis considers the deployment of a mobile robotic system, equipped with an acousticsensor for emission and reception of omnidirectional ultrasonic guided waves, with the aim to assess the integrity of large structures. Guided waves can propagate inside the structure material, over large distances, following a direction parallel with the surface. What make them appealing is that they are sensitive to the material integrity. In this context, the target objective is to enable long-range robotic inspection on large metal structures by listening to the wave reflections on structural features. Due to the possibility to localize potential defects at long distance all along the robot trajectory, long-range robotic inspection has the potential to be faster, and much more efficient than traditional inspection methods. The abilities to accurately recover the robot position and to precisely map acoustic scatterers are critical for a successful inspection operation. For this reason, this thesis focuses on Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problems. More specifically, we propose various frameworks to recover the robot trajectory and map the boundaries of individual metal panels (which are the constitutive element of large metal structures) by relying on the ultrasonic echoes. Due to the wave omnidirectionality, the measurements contain information from all directions. This results in significant data complexity, and calls for appropriate signal processing methods.We will show that, by relying on ultrasonic wave reflections on the boundaries of a metal panel, the combination of a simple Delay-and-Sum (DAS) beamforming method with a wave propagation model can result in accurate localization and mapping results. The particularity of the proposed approach is that no explicit echo detection, nor echo association are required, whereas these are challenging tasks, especially in noisy environments. We propose algorithmic solutions to solve both the online SLAM and the full SLAM problems. We also tackle specific issues that arise when relying on DAS beamforming, such as signal interference, and the lack of uncertainty assessment on the map. An exploration strategy based on frontier exploration is also briefly presented, with the aim to enable the autonomous mapping of a metal surface. Eventually, we propose a method to automatically calibrate the wave propagation model when the propagation properties are not precisely known. The proposed methods are validated by performing experiments in laboratory conditions, either with measurements that are collected by manually moving the transducers, or by using a real robotic platform. The results demonstrate the efficiency of our methods for on-plate localization and mapping purposes, and may support the emergence of a true long-range robotic inspection operation.L’inspection de larges structures en plaques métalliques, telles que les réservoirs de stockage ou les coques de navires, est un problème majeur dans l’industrie qui nécessite des solutions fiables et efficaces. Au cours du temps, des défauts non visibles, tels que des couches de corrosion apparaîssant sur la partie intérieure des coques de navires, peuvent se développer, et affecter l’intégrité de la structure. Pour empêcher des catastrophes, les structures en opération doivent être inspectées de façon régulière, de façon à pouvoir planifier des opérations de maintenance lorsque des défauts sont détectés. Les méthodes d’inspection traditionnelles consistent à inspecter visuellement la structure, ou à effectuer des mesures d’épaisseur point par point. Celles-ci mènent toutefois à des temps d’inspection longs, et ne peuvent pas être raisonnablement utilisées pour une inspection à la fois précise et complète de larges structures en métal. Cette thèse considère le déploiement de systèmes robotiques mobiles équipés d’un capteur ultrasonore pour l’émission et la réception d’ondes ultrasoniques guidées, dans le but de réaliser une tâche d’inspection. Ces ondes peuvent se propager à l’intérieur du matériau sur de longues distances, et suivant une direction parallèle à la surface. Leur utilisation est attrayante car ces ondes sont sensibles à l’état du matériau. L’objectif est de permettre l’émergence de l’inspection robotique de larges structures métalliques, à longue distance, en écoutant les réflexions des ondessur les éléments structurels. Grâce à la possibilité de localiser des défauts à distance, tout le long de la trajectoire du robot, l’inspection robotique longue distance peut être beaucoup plus rapide et efficace, en comparaison avec les méthodes d’inspection traditionnelles. Les capacités de déterminer la trajectoire du robot avec précision et de cartographier des défauts potentiels sont critiques pour une opération d’inspection. Pour cette raison, cette thèsese concentre sur le problème de localisation et cartographie en simultané (l’acronyme anglais est SLAM) par ondes ultrasoniques guidées. Plus précisément, nous proposons différentes méthodes pour estimer la trajectoire du robot et cartographier des réflecteurs acoustiques en se basant surles mesures ultrasonores. En raison du caractère omnidirectionel des ondes, les mesures résultantes contiennent de l’information sur le milieu dans toutes les directions. En revanche, ces données sont très complexes, et leur traitement nécessite des méthodes spécifiques. Dans cette thèse, nous montrons que, en utilisant les réflexions des ondes ultrasonores sur les bords d’une plaque, une simple méthode de focalisation de voies par délai et somme et un modèle de propagation peuvent être combinés pour la localisation et la cartographie précises. La particularité de la méthode proposée est qu’elle ne nécessite pas d’étapes de détection et d’associations des échos contenus dans les signaux, alors que celles-ci sont des tâches délicates, en particulier lorsque les mesures sont bruitées. En somme, nous proposons des méthodes algorithmiques pour résoudre les problèmes de SLAM en temps réel, et de SLAM dit "entier". Nous considérons également les problèmes spécifiques qui émergent en raison de l’utilisation de la formation de voie par délai et somme, tels que le phénomène d’interférence du signal, et le manque d’évaluation de l’incertitude sur la carte. Une stratégie d’exploration est également proposée afin de permettre la cartographie autonome d’une surface métallique par un système robotique. Enfin, nous proposons une méthode pour calibrer de façon automatique les paramètres du modèle de propagation lorsque les propriétés de propagation des ondes ne sont pas connues à priori.Les méthodes proposées sont validées par la réalisation d’expériences réalisées en milieu de laboratoire, soit avec des mesures acoustiques obtenues en déplaçant les capteurs à la main, soit en utilisant une plateforme robotique réelle. Les résultats démontrent l’efficacité des méthodes proposées pour la localisation et la cartographie par ondes guidées, et pourraient servir de support pour l’émergence d’une tâche réelle d’inspection robotique longue distance

Localisation et cartographie par ondes ultrasonores pour l'inspection robotique longue distance

The inspection of large plate-based metal structures, such as storage tanks or ship hulls, is a significant stake in the industry, which necessitates reliable and time-efficient solutions. Over the time, concealed defects, such as corrosion patches growing from the inner side of ship hulls, can develop, and detrimentally affect the structural integrity. To avoid catastrophic failures, the structures under operation must be inspected on a regular basis, so that structural maintenance can be scheduled when defects are detected. Current inspection methods traditionally rely on visual inspection, or on point-by-point thickness measurements, often performed by human operators. However, these methods are time-consuming, and cannot reasonably be used for anaccurate and complete inspection of large metal surfaces. This thesis considers the deployment of a mobile robotic system, equipped with an acousticsensor for emission and reception of omnidirectional ultrasonic guided waves, with the aim to assess the integrity of large structures. Guided waves can propagate inside the structure material, over large distances, following a direction parallel with the surface. What make them appealing is that they are sensitive to the material integrity. In this context, the target objective is to enable long-range robotic inspection on large metal structures by listening to the wave reflections on structural features. Due to the possibility to localize potential defects at long distance all along the robot trajectory, long-range robotic inspection has the potential to be faster, and much more efficient than traditional inspection methods. The abilities to accurately recover the robot position and to precisely map acoustic scatterers are critical for a successful inspection operation. For this reason, this thesis focuses on Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problems. More specifically, we propose various frameworks to recover the robot trajectory and map the boundaries of individual metal panels (which are the constitutive element of large metal structures) by relying on the ultrasonic echoes. Due to the wave omnidirectionality, the measurements contain information from all directions. This results in significant data complexity, and calls for appropriate signal processing methods.We will show that, by relying on ultrasonic wave reflections on the boundaries of a metal panel, the combination of a simple Delay-and-Sum (DAS) beamforming method with a wave propagation model can result in accurate localization and mapping results. The particularity of the proposed approach is that no explicit echo detection, nor echo association are required, whereas these are challenging tasks, especially in noisy environments. We propose algorithmic solutions to solve both the online SLAM and the full SLAM problems. We also tackle specific issues that arise when relying on DAS beamforming, such as signal interference, and the lack of uncertainty assessment on the map. An exploration strategy based on frontier exploration is also briefly presented, with the aim to enable the autonomous mapping of a metal surface. Eventually, we propose a method to automatically calibrate the wave propagation model when the propagation properties are not precisely known. The proposed methods are validated by performing experiments in laboratory conditions, either with measurements that are collected by manually moving the transducers, or by using a real robotic platform. The results demonstrate the efficiency of our methods for on-plate localization and mapping purposes, and may support the emergence of a true long-range robotic inspection operation.L’inspection de larges structures en plaques métalliques, telles que les réservoirs de stockage ou les coques de navires, est un problème majeur dans l’industrie qui nécessite des solutions fiables et efficaces. Au cours du temps, des défauts non visibles, tels que des couches de corrosion apparaîssant sur la partie intérieure des coques de navires, peuvent se développer, et affecter l’intégrité de la structure. Pour empêcher des catastrophes, les structures en opération doivent être inspectées de façon régulière, de façon à pouvoir planifier des opérations de maintenance lorsque des défauts sont détectés. Les méthodes d’inspection traditionnelles consistent à inspecter visuellement la structure, ou à effectuer des mesures d’épaisseur point par point. Celles-ci mènent toutefois à des temps d’inspection longs, et ne peuvent pas être raisonnablement utilisées pour une inspection à la fois précise et complète de larges structures en métal. Cette thèse considère le déploiement de systèmes robotiques mobiles équipés d’un capteur ultrasonore pour l’émission et la réception d’ondes ultrasoniques guidées, dans le but de réaliser une tâche d’inspection. Ces ondes peuvent se propager à l’intérieur du matériau sur de longues distances, et suivant une direction parallèle à la surface. Leur utilisation est attrayante car ces ondes sont sensibles à l’état du matériau. L’objectif est de permettre l’émergence de l’inspection robotique de larges structures métalliques, à longue distance, en écoutant les réflexions des ondessur les éléments structurels. Grâce à la possibilité de localiser des défauts à distance, tout le long de la trajectoire du robot, l’inspection robotique longue distance peut être beaucoup plus rapide et efficace, en comparaison avec les méthodes d’inspection traditionnelles. Les capacités de déterminer la trajectoire du robot avec précision et de cartographier des défauts potentiels sont critiques pour une opération d’inspection. Pour cette raison, cette thèsese concentre sur le problème de localisation et cartographie en simultané (l’acronyme anglais est SLAM) par ondes ultrasoniques guidées. Plus précisément, nous proposons différentes méthodes pour estimer la trajectoire du robot et cartographier des réflecteurs acoustiques en se basant surles mesures ultrasonores. En raison du caractère omnidirectionel des ondes, les mesures résultantes contiennent de l’information sur le milieu dans toutes les directions. En revanche, ces données sont très complexes, et leur traitement nécessite des méthodes spécifiques. Dans cette thèse, nous montrons que, en utilisant les réflexions des ondes ultrasonores sur les bords d’une plaque, une simple méthode de focalisation de voies par délai et somme et un modèle de propagation peuvent être combinés pour la localisation et la cartographie précises. La particularité de la méthode proposée est qu’elle ne nécessite pas d’étapes de détection et d’associations des échos contenus dans les signaux, alors que celles-ci sont des tâches délicates, en particulier lorsque les mesures sont bruitées. En somme, nous proposons des méthodes algorithmiques pour résoudre les problèmes de SLAM en temps réel, et de SLAM dit "entier". Nous considérons également les problèmes spécifiques qui émergent en raison de l’utilisation de la formation de voie par délai et somme, tels que le phénomène d’interférence du signal, et le manque d’évaluation de l’incertitude sur la carte. Une stratégie d’exploration est également proposée afin de permettre la cartographie autonome d’une surface métallique par un système robotique. Enfin, nous proposons une méthode pour calibrer de façon automatique les paramètres du modèle de propagation lorsque les propriétés de propagation des ondes ne sont pas connues à priori.Les méthodes proposées sont validées par la réalisation d’expériences réalisées en milieu de laboratoire, soit avec des mesures acoustiques obtenues en déplaçant les capteurs à la main, soit en utilisant une plateforme robotique réelle. Les résultats démontrent l’efficacité des méthodes proposées pour la localisation et la cartographie par ondes guidées, et pourraient servir de support pour l’émergence d’une tâche réelle d’inspection robotique longue distance

Localisation et cartographie par ondes ultrasonores pour l'inspection robotique longue distance

The inspection of large plate-based metal structures, such as storage tanks or ship hulls, is a significant stake in the industry, which necessitates reliable and time-efficient solutions. Over the time, concealed defects, such as corrosion patches growing from the inner side of ship hulls, can develop, and detrimentally affect the structural integrity. To avoid catastrophic failures, the structures under operation must be inspected on a regular basis, so that structural maintenance can be scheduled when defects are detected. Current inspection methods traditionally rely on visual inspection, or on point-by-point thickness measurements, often performed by human operators. However, these methods are time-consuming, and cannot reasonably be used for anaccurate and complete inspection of large metal surfaces. This thesis considers the deployment of a mobile robotic system, equipped with an acousticsensor for emission and reception of omnidirectional ultrasonic guided waves, with the aim to assess the integrity of large structures. Guided waves can propagate inside the structure material, over large distances, following a direction parallel with the surface. What make them appealing is that they are sensitive to the material integrity. In this context, the target objective is to enable long-range robotic inspection on large metal structures by listening to the wave reflections on structural features. Due to the possibility to localize potential defects at long distance all along the robot trajectory, long-range robotic inspection has the potential to be faster, and much more efficient than traditional inspection methods. The abilities to accurately recover the robot position and to precisely map acoustic scatterers are critical for a successful inspection operation. For this reason, this thesis focuses on Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problems. More specifically, we propose various frameworks to recover the robot trajectory and map the boundaries of individual metal panels (which are the constitutive element of large metal structures) by relying on the ultrasonic echoes. Due to the wave omnidirectionality, the measurements contain information from all directions. This results in significant data complexity, and calls for appropriate signal processing methods.We will show that, by relying on ultrasonic wave reflections on the boundaries of a metal panel, the combination of a simple Delay-and-Sum (DAS) beamforming method with a wave propagation model can result in accurate localization and mapping results. The particularity of the proposed approach is that no explicit echo detection, nor echo association are required, whereas these are challenging tasks, especially in noisy environments. We propose algorithmic solutions to solve both the online SLAM and the full SLAM problems. We also tackle specific issues that arise when relying on DAS beamforming, such as signal interference, and the lack of uncertainty assessment on the map. An exploration strategy based on frontier exploration is also briefly presented, with the aim to enable the autonomous mapping of a metal surface. Eventually, we propose a method to automatically calibrate the wave propagation model when the propagation properties are not precisely known. The proposed methods are validated by performing experiments in laboratory conditions, either with measurements that are collected by manually moving the transducers, or by using a real robotic platform. The results demonstrate the efficiency of our methods for on-plate localization and mapping purposes, and may support the emergence of a true long-range robotic inspection operation.L’inspection de larges structures en plaques métalliques, telles que les réservoirs de stockage ou les coques de navires, est un problème majeur dans l’industrie qui nécessite des solutions fiables et efficaces. Au cours du temps, des défauts non visibles, tels que des couches de corrosion apparaîssant sur la partie intérieure des coques de navires, peuvent se développer, et affecter l’intégrité de la structure. Pour empêcher des catastrophes, les structures en opération doivent être inspectées de façon régulière, de façon à pouvoir planifier des opérations de maintenance lorsque des défauts sont détectés. Les méthodes d’inspection traditionnelles consistent à inspecter visuellement la structure, ou à effectuer des mesures d’épaisseur point par point. Celles-ci mènent toutefois à des temps d’inspection longs, et ne peuvent pas être raisonnablement utilisées pour une inspection à la fois précise et complète de larges structures en métal. Cette thèse considère le déploiement de systèmes robotiques mobiles équipés d’un capteur ultrasonore pour l’émission et la réception d’ondes ultrasoniques guidées, dans le but de réaliser une tâche d’inspection. Ces ondes peuvent se propager à l’intérieur du matériau sur de longues distances, et suivant une direction parallèle à la surface. Leur utilisation est attrayante car ces ondes sont sensibles à l’état du matériau. L’objectif est de permettre l’émergence de l’inspection robotique de larges structures métalliques, à longue distance, en écoutant les réflexions des ondessur les éléments structurels. Grâce à la possibilité de localiser des défauts à distance, tout le long de la trajectoire du robot, l’inspection robotique longue distance peut être beaucoup plus rapide et efficace, en comparaison avec les méthodes d’inspection traditionnelles. Les capacités de déterminer la trajectoire du robot avec précision et de cartographier des défauts potentiels sont critiques pour une opération d’inspection. Pour cette raison, cette thèsese concentre sur le problème de localisation et cartographie en simultané (l’acronyme anglais est SLAM) par ondes ultrasoniques guidées. Plus précisément, nous proposons différentes méthodes pour estimer la trajectoire du robot et cartographier des réflecteurs acoustiques en se basant surles mesures ultrasonores. En raison du caractère omnidirectionel des ondes, les mesures résultantes contiennent de l’information sur le milieu dans toutes les directions. En revanche, ces données sont très complexes, et leur traitement nécessite des méthodes spécifiques. Dans cette thèse, nous montrons que, en utilisant les réflexions des ondes ultrasonores sur les bords d’une plaque, une simple méthode de focalisation de voies par délai et somme et un modèle de propagation peuvent être combinés pour la localisation et la cartographie précises. La particularité de la méthode proposée est qu’elle ne nécessite pas d’étapes de détection et d’associations des échos contenus dans les signaux, alors que celles-ci sont des tâches délicates, en particulier lorsque les mesures sont bruitées. En somme, nous proposons des méthodes algorithmiques pour résoudre les problèmes de SLAM en temps réel, et de SLAM dit "entier". Nous considérons également les problèmes spécifiques qui émergent en raison de l’utilisation de la formation de voie par délai et somme, tels que le phénomène d’interférence du signal, et le manque d’évaluation de l’incertitude sur la carte. Une stratégie d’exploration est également proposée afin de permettre la cartographie autonome d’une surface métallique par un système robotique. Enfin, nous proposons une méthode pour calibrer de façon automatique les paramètres du modèle de propagation lorsque les propriétés de propagation des ondes ne sont pas connues à priori.Les méthodes proposées sont validées par la réalisation d’expériences réalisées en milieu de laboratoire, soit avec des mesures acoustiques obtenues en déplaçant les capteurs à la main, soit en utilisant une plateforme robotique réelle. Les résultats démontrent l’efficacité des méthodes proposées pour la localisation et la cartographie par ondes guidées, et pourraient servir de support pour l’émergence d’une tâche réelle d’inspection robotique longue distance

Stochastic Complex-valued Neural Networks for Radar

International audienceNeural networks (NNs) prove to be performant in learning nonlinear models, but their mechanisms are yet to be fully understood. Since signal models in radar are inherently nonlinear with respect to unknown range, Doppler or angles, and moreover, radar processing is intrinsically stochastic, stochastic NNs which tie the numerical capability of NNs with the probabilistic inferences can enhance model-based radar processing. Indeed, radar data are complex-valued while most algorithms based on NNs are real-valued and furthermore, lack of uncertainty assessment. To address these issues, we elaborate, in the present paper, a stochastic complex-valued NNs framework for radar. We show that these networks can achieve parameter estimation with refined learned models from radar measurements and provide an indicator of the uncertainty on the estimation. We also build a stopping criterion based on the detection principles, so that the NNs training stops when there is noise only in data. Finally, the performances of the networks are illustrated in simulation