Dissertação

{pt_PT=Stereo visual-inertial aided navigation for UAVs} {} CONFIRMED

{pt=Neste trabalho, desenvolvido no âmbito do projecto ELEVAR, testou-se a aplicabilidade de um sistema baseado em câmeras e sensores inerciais para a navegação de um UAV (Unmanned Aerial Vehicle) quadrirotor, com vista a expandir o envelope de operação a ambientes de fraca recepção de sinal de GPS. Este projecto pretende explorar soluções para a inspecção de estruturas de Engenharia Civil usando UAVs. Desenvolveu-se um sistema usando duas câmeras e um IMU (Inertial Measurement Unit), que foram calibrados intrínseca e extrínsecamente. Um circuito de sincronização por hardware foi desenvolvido, tendo-se usado um SoC (System on a Chip) para o processamento dos dados usando o algoritmo de VIO (Visual-Inertial Odometry) OKVIS, de código aberto. Para validar quantitativamente a performance deste algoritmo, gravou-se um conjunto de trajectórias em ambiente controlado usando um sistema de motion capture, por forma a ter informação precisa de ground truth. O sistema foi integrado com o UAV desenvolvido pela TEKEVER, parte do consórcio deste projecto, sendo usado pelo estimador interno do autopilot a bordo como um sensor de GPS adicional. Para tal, fez-se a georeferenciação dos dados gerados pelo algoritmo de VIO, usando informação do receptor de GPS a bordo e do estimador de orientação do IMU. Tendo validado o sistema em testes de solo, fizeram-se testes em voo, tendo-se concluído que a inclusão de um sistema deste tipo se traduz numa melhoria efectiva das estimativas de posição em condições de fraco sinal de GPS, como as regiões que se pretendem inspeccionar no âmbito do projecto ELEVAR., en=This work, developed in the scope of the ELEVAR project, tested the applicability of a navigation system based on cameras and inertial sensors for a quadrotor UAV (Unmanned Aerial Vehicle), motivated by the desire to expand its operational envelope to regions with low GPS signal reception. This project aims at the development of solutions for the inspection of Civil Engineering structures such as dams or bridges using UAVs. A system using a stereo camera pair and an IMU (Inertial Measurement Unit) was developed and intrinsically and extrinsically calibrated. A hardware synchronization circuit was designed, and an SoC (System on a Chip) was used for onboard processing using OKVIS, a recent open-source VIO (Visual-Inertial Odometry) algorithm. In order to quantitatively assess its performance, an indoors dataset was recorded in a treated environment, with precise ground-truth from a motion capture system. The system was integrated with the UAV developed by TEKEVER, one of the project partners, functioning as an additional GPS sensor from the perspective of the onboard autopilot. For this end, the VIO trajectory data was georeferenced using information from the onboard GPS receiver, as well as from the orientation estimator embedded in the IMU. Having validated the system with handheld testing, flight tests were performed, having shown that the inclusion of a system of this nature effectively yields improved trajectory estimates under low GPS signal reception, as is the case at the vicinity of structures such as those which are to be monitored within the ELEVAR project.}
{pt=Sistemas autónomos, Robótica móvel, Visão computacional, Odometria visual, Odometria visual-inercial, en=Autonomous systems, Mobile robotics, Computer vision, Visual odometry, Visual-inertial odometry}

Junho 24, 2019, 14:0

Orientação

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado