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https://hdl.handle.net/10316/107931
Title: | Design of a Multi-Sensor Apparatus for Forestry Robotics: a Case Study on Forest 3D Mapping | Other Titles: | Design de um Aparato Multissensorial para Robótica Florestal: um Caso de Estudo em Mapeamento 3D de Florestas | Authors: | Cristóvão, Mário Jorge Pinto | Orientador: | Portugal, David Bina Siassipour | Keywords: | Robótica florestal; Aquisição de dados; Localização e Mapeamento 3D; ROS; Forestry robotics; Data Acquisition; 3D Localization and Mapping; ROS | Issue Date: | 27-Feb-2023 | Serial title, monograph or event: | Design of a Multi-Sensor Apparatus for Forestry Robotics: a Case Study on Forest 3D Mapping | Place of publication or event: | Instituto de Sistemas e Robótica - Universidade de Coimbra | Abstract: | Nas últimas décadas, temos observado um aumento na área florestal ardida, uma realidade que poderia ser melhorada com o aumento da manutenção florestal. A robótica tem potencial para contribuir para a resolução deste problema. No entanto, para obter as informações necessárias para desenvolver e testar algoritmos que permitam aos robôs ajudar na manutenção florestal nem sempre é uma tarefa simples.Neste trabalho, apresenta-se uma solução para este problema na forma de um dispositivo multi-sensorial portátil capaz de adquirir conjuntos de dados relevantes para apoiar atividades florestais, como mapeamento 3D, identificação de material inflamável, planeamento de rotas e limpeza da floresta. O aparelho aproveita várias tecnologias, como \textit{Laser Imaging, Detection and Ranging} (LiDAR), câmera de profundidade, uma câmera estéreo e uma \textit{inertial measurement unit} (IMU) para obter informações sobre o meio envolvente. Adicionalmente, uma aplicação android é desenvolvida para adquirir informações do Sistema de Navegação Global por Satélite (GNSS) durante a gravação de um dataset. Para gravar todas as informações sensoriais, foi desenvolvida uma arquitetura modular em torno do \textit{Robot Operating System} (ROS) e Docker.O sistema desenvolvido foi validado comparando diferentes implementações estado da arte de localização e mapeamento simultâneo em ambiente florestal, conseguindo resultados que comprovam a robustez do sistema. O trabalho apresentado fornece uma base sólida para melhorias, com a capacidade de suportar futuros trabalhos no campo da robótica florestal. In recent decades, we have seen an increase in the number of forest areas burned, a circumstance that could be mitigated by increasing forest maintenance. This problem could potentially be solved with the help of robotics. However, obtaining the necessary information to develop and test algorithms that allow robots to help in forest maintenance is not always a simple task.In this work, a solution to this problem is presented in the form of a portable multi-sensor apparatus capable of acquiring datasets of relevant information to support forestry activities such as 3D metric-semantic mapping, flammable material identification, path planning, and forest clearing. The apparatus takes advantage of several technologies such as Laser Imaging, Detection and Ranging (LiDAR), a depth camera, a stereo camera and an inertial measurement unit (IMU) to obtain information about its surroundings. Additionally, an Android application is also developed to access Global Navigation Satellite System (GNSS) information when recording a dataset. In order to collect all the sensory information, a modular architecture was developed around the Robot Operating System (ROS) and Docker.The proposed apparatus has been validated through demonstration of its ability to effectively collect the necessary data for simultaneous localization and mapping in a challenging forest environment. The work presented provides a solid foundation for improvement and supports future efforts in the field of forestry robotics. |
Description: | Trabalho de Projeto do Mestrado em Engenharia Física apresentado à Faculdade de Ciências e Tecnologia | URI: | https://hdl.handle.net/10316/107931 | Rights: | embargoedAccess |
Appears in Collections: | UC - Dissertações de Mestrado |
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