3D Navigation for Ground Robots in Forestry Applications

Abstract

A gestão e limpeza florestal são tarefas cruciais na prevenção de incêndios florestais, uma causa comum de perdas humanas e económicas em países como Portugal. Além disso, a limpeza florestal pode ser laboriosa e perigosa, tornando-a uma forte candidata à automatização, sendo que, a forma que nós procuramos é aquela em que o robô limparia a floresta deforma totalmente autonoma. Uma tecnologia essencial para a limpeza autónoma das florestas é a navegação, através da qual um robô é capaz de se deslocar na floresta de forma segura e eficiente, o que constitui actualmente um desafio científico e tecnológico significativo. Esta tese apresenta um método de planeamento local 3D em ambientes exteriores em aplicações florestais, de maneira a facilitar a navegação autónoma de um veículo terrestre não tripulado. O método proposto integra um módulo que estima o esforço mecânico envolvido na travessia do espaço circundante. Isto permite o sistema tenha em consideração o esforço mecânico ao planear os caminhos a percorrer, permitindo planear de forma mais eficiente.Começamos por apresentar um levantamento em navegação e planeamento de caminhos, concluindo que a navegação em ambientes florestais 3D é muito desafiante devido a vários fatores, tais como o terreno acidentado e escorregadio que dificulta o movimento, a natureza não estruturada do ambiente que dificulta as técnicas de mapeamento, ou fatores dinâmicos como o vento ou a chuva. Existem alguns exemplos de sucesso nesta área, tendo alguns deles atingido o objetivo de navegar num ambiente florestal 3D, mas nenhum deles tem em conta o esforço mecânico do robô.A nossa solução foi validada utilizando um simulador realista de ambiente florestal 3D,que inclui um robô e a informação recebida dos seus sensores. Os resultados mostram que alguns algoritmos existentes dão prioridade ao caminho e tempo mais curto ao escolher as trajetórias, ignorando a topologia do terreno. Também demonstrámos que a nossa abordagem pode navegar num ambiente 3D, contabilizando o custo do caminho, ou seja, o esforço mecânico do robô. Isto resulta numa técnica que faz com que o robô escolha os caminhos com menor esforço, dando prioridade a descidas e terrenos planos, quando possível.

Forest management and clearing are crucial tasks in preventing wildfires, a common cause of human and economical loss in countries such as Portugal. Furthermore, forest clearing can be tedious, repetitive and dangerous, making it a strong candidate for automation Specifically,levels of automation in which the robot would clean the forest completely autonomously are preferred. A key enabling technology for autonomous forest clearing is navigation, whereby a robot is able to move through the forest safely and efficiently, which currently constitutes a significant scientific and technological challenge.This thesis presents an innovative method for 3D local planning in outdoor environments in forestry applications to facilitate autonomous navigation of an Unmanned Ground Vehicle (UGV). The main practical output of the work is a module that estimates the mechanical effort involved in traversing the surrounding space, allowing the system to take mechanical effort into consideration when planning paths to traverse, enabling it to plan more efficiently.We start by presenting a survey in navigation and path planning, concluding that navigating in 3D forestry environments is very challenging due to several factors, such as the rough and slippery terrain that interfere with the movement, the unstructured nature of the environment that hinders static mapping techniques, or dynamic factors such as wind or rain. There are some successful examples in this area, some of them having reached the goal of navigating in a 3D forest environment, but none of them take into account the mechanical effort of the robot. Our solution was validated using a realistic 3D forest environment simulator, including a robot and the information received from its sensors. Results show that existing algorithms prioritise to the shortest path and the shortest time when choosing the trajectories, ignoring terrain topology. We also demonstrated that our approach can navigate in a 3D environment,accounting for the cost of the path, i.e., the mechanical effort of the robot. This results in a technique that makes the robot choose the paths with less effort, prioritising the downward slopes and level paths, when possible.