Semana 1

Esta primeira semana começou com uma calendarização mais pormenorizada para as primeiras  semanas. A seguir, continuei com a revisão bibliográfica realizada na unidade curricular de ADPE e realizei alguns tutoriais em ROS.

 A revisão bibliográfica, nesta primeira semana, foi dividida em 3 partes:

• Pesquisa sobre LIDAR;

• Pesquisa sobre GNSS e IMU;

• Métodos para cálculo de volumes;

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LIDAR

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LIDAR é um sensor ótico ativo que transmite raios laser em direção a um alvo. O reflexo dos raios laser do alvo é detetado e analisado por recetores no sensor LIDAR. Estes recetores registam o tempo exato de quando o pulso laser deixou o sistema para quando é devolvido para calcular a distância de alcance entre o sensor e o alvo. Combinado com as informações posicionais (GPS e INS), essas distâncias são transformadas em medidas de pontos tridimensionais reais do alvo refletivo no espaço do objeto.

Junto com os dados posicionais (coordenadas XYZ), a nuvem de pontos LIDAR também pode conter atributos adicionais. Cada ponto pode armazenar informações adicionais como a intensidade, número de retornos, valores de classificação de pontos, pontos na borda da linha de voo, RGB valores, tempo GPS, ângulo de varredura ou direção de varredura. Estas informações ajudam a categorizar pontos e criar um conjunto de dados mais preciso (por exemplo, podemos considerar apenas pontos com alta intensidade como válido).

Normalmente, as coordenadas dos dados da nuvem de pontos são obtidos em coordenadas polares. Para obter uma melhor visualização dos pontos é interessante converter as coordenadas polares para coordenadas XYZ.

Podemos assim, usar estes valores para calcular o volume de um material armazenado. As coordenadas XYZ podem gerar valores mínimos e máximos nos três eixos, dando assim um volume paralelepípedo retangular reto envolvendo todos os pontos. Os valores de intensidade podem ser usados para detetar e contabilizar as irregularidades na superfície do material, tornando as leituras de volume muito precisas.

Relativamente aos sensores instalados no ATLASCAR2, temos dois scanner a laser planar (Sick LMS151) e um 3D (LD-MRS400001).

Sick LMS151, está projetado para uso ao ar livre, fornecendo dados precisos para navegação, deteção e medição. Possui tecnologia multi-eco e deteção de neblina que permite medir distâncias através de vidros, neblinas e poeiras. Este tem um alto ângulo de abertura, alta frequência de varrimento e longo alcance de deteção.

Sick LD-MRS é um sensor LIDAR também projetado para uso em ambiente exterior. Possui quatro scanners infravermelhos planos com ângulo de abertura vertical de 0,8º entre cada plano, oferecendo pontos tridimensionais. Este fornece altas frequências de varrimento e longo alcance operacional até 300 metros. Também possui uma interface Ethernet TCP/IP com alta taxa de transmissão de dados (SICK 2018a).

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IMU e GNSS

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Unidade de medida inercial (IMU) é um dispositivo que mede os ângulos de Euler (roll, pitch, yaw), velocidade angular, aceleração e forças magnéticas. Para obter essas medidas, ele usa acelerômetros, giroscópios e muitas vezes também magnetómetros. Uma configuração típica contém um acelerômetro, giroscópio e magnetómetro para cada um dos três eixos.

As IMUs também são usadas para fins de navegação. O sistema integra continuamente a aceleração em relação ao tempo para calcular a velocidade e a posição. Mas esta abordagem tem uma desvantagem significativa, pois sofre de erro de integração acumulado. A cada passo, a diferença entre a posição calculada e a real aumenta. Portanto, a IMU é geralmente combinada com o sistema GNSS e, em seguida, um filtro de Kalman para processar as medições de ambos os sensores e fornecem resultados corrigidos. 

Sistema global de navegação por satélite (GNSS) é um sistema de satélite que fornece medições de posição autônomas. Usando pequenos recetores GNSS eletrónicos, que podem descodificar sinais de satélite, conseguimos determinar a localização do recetor (longitude, latitude e altura).

A precisão  varia entre metros a milímetros, dependendo das especificações do recetor e usado método de posicionamento. Esta precisão pode se aumentada, quando usadas  medições diferenciais (DGNNS) ou medições cinemáticas em tempo real (RTK). Estes métodos usam um, ou mais, recetores adicionais. O primeiro recetor chama-se 'rover' e move-se através do ambiente e mede o seu caminho. O segundo é chamado 'base', colocado num local estável com boa visibilidade do satélite. Este recetor de base mede as suas coordenadas fixas precisas e guarda como uma posição de referência.

O sensor GNSS usado no ATLASCAR2 é o NovAtel SPAN IGM A1, integra a tecnologia Synchronized Position, Altitude and Navigation (SPAN) caracterizada pela ligação forte do recetor GNSS com o sistema de navegação inercial constituído pela ADIS-16488, uma unidade inercial de elevado desempenho.
Entre várias características deste sensor, destacam-se a elevada precisão, elevada taxa de transmissão de dados relativos ao posicionamento global (até 20Hz) e às variáveis de orientação (roll, pitch, azimuth, até 200Hz).
O centro de fase da antena GPS-702-GG permanece constante relativamente ao norte e o ângulo de altitude dos satélites varia. Deste modo, a receção do sinal não é afetada pela orientação da antena nem pela altitude dos satélites.

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Combinar LIDAR com GNSS e IMU pode produzir conjuntos de pontos extensivos e densos. Para melhorar o processo de cálculo de volumes, é preciso distinguir e remover outliers, reduzir ao máximo o ruído e o tamanho do conjunto de dados.

Assim, será necessário filtrar estes dados.

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Métodos para cálculo de volumes

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Não podemos calcular o volume de uma nuvem de pontos, mas sim de uma malha. Para ir da Nuvem de Pontos para uma malha, podemos usar algoritmos de reconstrução de superfície.

Existem vários tipos de malhas, podemos usar malhas em hexaedros, tetraedros, prismáticas, triangulação, quadrilateral… Tendo em que teremos informações sobre superfície da material, pode ser interessante pensar na utilização de uma malha 2D.

Pelo formato das irregulares das pilhas ou montes, fará sentido tentar uma abordagem por triangulação.

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ROS

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Foram feitos alguns tutoriais relativamente a ROS, nomeadamente, tutoriais de instalação deste conjunto de bibliotecas e tutorias para processar e visualizar dados de sensores LIDAR.

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Tendo em conta todo o trabalho de pesquisa realizado até ao momento, fará sentido na próxima semana continuar a realizar tutorias em ROS, apostar mais na pesquisa de métodos para cálculo de volumes e pesquisar sobre filtração de pontos.

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Até ao próximo relatório semanal! :)