kth.sePublications KTH
Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Robust light source detection for AUV docking
KTH, School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS).
2023 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesisAlternative title
Robust detektering av ljuskällor för AUV-dockning (Swedish)
Abstract [en]

For Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) to be able to conduct longterm surveys, the ability to return to a docking station for maintenance and recharging is crucial. A dynamic docking system where a slowly moving submarine acts as the docking station provides increased hydrodynamic control and reduces the impact of environmental disturbances. A vision-based relative positioning system using a camera, mounted on the AUV, and light sources, mounted on the docking station, is investigated as a suitable high-resolution and high-frequency solution for a short-range relative positioning system. Detection and identification of the true light sources in the presence of reflections, ambient light, and other luminaries, requires a robust tracking pipeline that can reject false positives. In this thesis, we present a complete tracking pipeline, from image processing to pose estimation, specifically for a soft docking scenario. We highlight the issues of light source detectors based on finding a unique global threshold and detectors based on gradient information and propose a novel method, based on using a suitable threshold for each light source. Rejection of false positives is handled systematically by rejecting pose estimates resulting in large re-projection errors, and a configuration of the light sources is proposed that enhances the pose estimation performance. The performance of the proposed light source detector is evaluated on the D-recovery dataset. Results show that the proposed method outperforms other methods in identifying the light sources. The tracking pipeline is evaluated with experiments as well as a simulation based on the Stonefish simulator.

Abstract [sv]

För att autonoma undervattensfordon ska kunna utföra långsiktiga undersökningar är möjligheten att återvända till en dockningsstation för underhåll och laddning avgörande. Ett dynamiskt dockningssystem där en långsamtgående ubåt agerar som dockningsstation ger en ökad hydrodynamisk kontroll och minskar påverkan av omgivande miljöstörningar. Ett synbaserat, relativt positioneringssystem som använder en kamera, monterad på farkosten, och ljuskällor, monterad på dockningsstationen, undersöks som en lämplig högupplöst och högfrekvent lösning för ett relativt positioneringssystem med kort räckvidd. Detektering och identifiering av de verkliga ljuskällorna i närvaro av reflektioner, omgivande ljus och andra störande ljuskällor kräver ett robust spårningssystem som kan särskilja de sanna ljuskällorna från de omgivande störningarna. I denna uppsats presenteras ett komplett spårningssystem, från bildbehandling till positionsestimering, specifikt för ett soft docking scenario. Vi lyfter fram problem med detektorer baserat på att hitta ett unikt globalt tröskelvärde och detektorer baserade på gradientinformation. Vi föreslår en ny metod baserad på att använda ett lämpligt tröskelvärde för varje ljuskälla. Omgivande störningar hanteras systematiskt genom att avvisa positionestimeringar som resulterar i stora projektionsfel, och en konfiguration av ljuskällorna föreslås som förbättrar positionsestimeringens prestanda. Prestandan hos den föreslagna ljuskällsdetektorn utvärderas på datasetet D-recovery. Resultaten visar att den föreslagna metoden överträffar andra metoder i att identifiera ljuskällorna. Spårningsystemet utvärderas med experiment samt en simulering baserad på Stonefish-simulatorn.

Place, publisher, year, edition, pages
2023. , p. 114
Series
TRITA-EECS-EX ; 2023:35
Keywords [en]
Autonomous Underwater Vehicle, Docking, Detection, Poseestimation, Visual Navigation
Keywords [sv]
Autonoma Undervattensfordon, Dockning, Detektering, Positionsestimering, Visuell Navigation
National Category
Computer and Information Sciences
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-325155OAI: oai:DiVA.org:kth-325155DiVA, id: diva2:1748034
Supervisors
Examiners
Available from: 2023-04-03 Created: 2023-03-31 Last updated: 2023-04-03Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(46667 kB)528 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 46667 kBChecksum SHA-512
53a38c237ad7ecc3db77d7c801067295980e8afd1704c342ac6afa468a60d9ec66be77ed01c24d3322b7a17db610c1e2411208f27756d95d4df3386ad36636eb
Type fulltextMimetype application/pdf

By organisation
School of Electrical Engineering and Computer Science (EECS)
Computer and Information Sciences

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 529 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 1235 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf