Uma contribuição à localização autônoma de veículos operados remotamente em operações submarinas de inspeção e intervenção

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Hirano, Eduardo Wulff
Orientador(a): Dutra, Max Suell
Banca de defesa: Rochinha, Fernando Alves, Slama, Jules Ghislain, Lima, Josefino Cabral de Melo, Lima, Priscila Machado Vieira, Meggiolaro, Marco Antônio
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Departamento: Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Veículos operados remotamente
Operações submarinas
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/12064
Resumo: O objetivo deste trabalho de pesquisa é apresentar uma contribuição ao problema de localização autônoma de veículos submarinos operados remotamente (ROVs — Re motely Operated Vehicles). A operação deste tipo de robótica móvel é limitada pelas imprecisões de posicionamento originadas de sensores de navegação convencionais e posicionamento hidroacústico, tais limitações ainda demandam o uso de pilotos com impactos em tempos e riscos operacionais. Inicialmente as incertezas associadas a operações de inspeção de dutos e intervenção em equipamentos são estimadas com uso do conceito de confiabilidade cinemática via formulação com quatérnions e quatérnions duais. Modelos de inferência bayesiana recursiva para fusão de dados de sensor de navegação e estimativa de pose de câmeras são integrados a uma formulação de localização resolvida em tempo de operação por Filtro Kalman. A aplicação desta abordagem produz estimativas de erro cinemático do veículo em relação a posições e orientações cinemáticas desejadas de alvos de atuação que podem ser utilizadas para o controle automático das operações estudadas ou como função auxiliar na navegação executada por pilotos. São apresentados resultados relativos a redução de falhas de enquadramento de dutos em inspeções e redução incertezas em operações de docagem dos veículos a painéis de equipamentos.
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Modelos de inferência bayesiana recursiva para fusão de dados de sensor de navegação e estimativa de pose de câmeras são integrados a uma formulação de localização resolvida em tempo de operação por Filtro Kalman. A aplicação desta abordagem produz estimativas de erro cinemático do veículo em relação a posições e orientações cinemáticas desejadas de alvos de atuação que podem ser utilizadas para o controle automático das operações estudadas ou como função auxiliar na navegação executada por pilotos. São apresentados resultados relativos a redução de falhas de enquadramento de dutos em inspeções e redução incertezas em operações de docagem dos veículos a painéis de equipamentos.The objective of this research work is to present a contribution to the autonomous localization of Remotely Operated Vehicles. The operation of this type of mobile robotics is limited by the positioning uncertainties of conventional navigation sensors and hydroacoustic positioning systems. Positioning limitations demand pilot assisted operations which can cause impacts on costs and time. The uncertainties related to inspections and equipment interventions are firstly assessed with dual quaternion formulation of kinematics and the kinematic reliability concept. Recursive bayesian inference methods are adopted for sensor data fusion and camera pose estimation in a Kalman Filter framework. The approach proposed in this work pro duces kinematic uncertainty estimates which can be used for the automatic control of ROVs and subsea manipulators in the operations under study. The results related to reduction of pipeline framing during inspections and ROV docking for equipment interventions are presented.Submitted by Daniele Fonseca (daniele@ct.ufrj.br) on 2020-04-29T15:10:13Z No. of bitstreams: 1 EduardoWulffHirano.pdf: 19331099 bytes, checksum: 526637e0810bdf9ae9c19b1f809631e3 (MD5)Made available in DSpace on 2020-04-29T15:10:13Z (GMT). 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