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Méthodes d'inspection automatique d'infrastructure par robot mobile

André Phu-Van Nguyen

Masters thesis (2017)

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Cite this document: Nguyen, A. P.-V. (2017). Méthodes d'inspection automatique d'infrastructure par robot mobile (Masters thesis, École Polytechnique de Montréal). Retrieved from https://publications.polymtl.ca/2935/
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RÉSUMÉ La robotique est un domaine voué à la création de machines permettant d’aider ou de remplacer les humains lors de tâches difficiles ou dangereuses. Plus souvent utilisés dans le secteur manufacturier ou la recherche et sauvetage, les robots trouvent maintenant leur place dans les secteurs de l’arpentage et l’inspection d’infrastructure civile grâce à leur mobilité et leur capacité à effectuer des tâches répétitives. Cependant, ces robots sont souvent encore opérés à distance et ne possèdent que de l’autonomie partielle, étant toujours incapable de prendre des décisions eux-mêmes. Dans ce mémoire, nous tentons de répondre à ce problème en présentant deux méthodes permettant de guider un robot autour d’une structure pour en faire l’inspection. Premièrement, nous attaquons le problème d’inspection au sol de structures fermées. Fonctionnant au moyen d’un robot terrestre équipé d’une caméra de profondeur, notre méthode permet de cartographier la surface visible d’une structure fermée. En particulier, nous proposons un système qui cherche à effectuer l’inspection tout en minimisant la possibilité d’erreur sur le système de localisation du robot. Deuxièmement, nous proposons un système spécifiquement pour l’inspection d’éoliennes. Au moyen d’un véhicule aérien non habité et de scanneurs lasers 2D, notre méthode permet à un quadricoptère de décoller du sol et suivre la tour pour ensuite automatiquement parcourir la surface avant des pales d’une éolienne. Nos systèmes sont tous les deux implémentés et démontrés dans des environnements de simulation. L’inspection terrestre est démontrée sur un vrai robot dans un scénario d’inspection intérieur où nous démontrons aussi comment traiter le bruit non pris en compte dans la simulation. Finalement, nous présentons des résultats préliminaires sur le déploiement de l’inspection aérienne.----------ABSTRACT Robotics is a branch of engineering dealing with the creation of machines capable of helping or even replacing humans in tasks which can be dull, dirty or dangerous. Most commonly used in the fields of manufacturing and search and rescue, in recent years robotics has found its place in surveying and infrastructure inspection thanks to their increased mobility and their ability to tackle repetitive tasks. However, today’s robots are still often remote controlled with only partial autonomy and still aren’t capable of decision making and navigation. In this thesis, we address this problem by presenting two methods allowing a robot to navigate around a structure to inspect its surface. First, we tackle the problem of ground based inspections of the visible part of a bounded closed structure. Using an unmanned ground vehicle equipped with a depth sensor, our method allows us to map the entire surface of the structure. Our specific contribution here, is a system capable of performing the inspection while also minimizing errors on the robot’s localization system. Also known as "active slam", we perform path planning for exploration while also performing SLAM. Second, we propose a system specifically tailored to the inspection of wind turbines. Using an unmanned aerial vehicle equipped with 2D laser scanners, our method allows a quadcopter to take off, climb up the tower and inspect the front facing surface of the turbine’s blades. Both of our systems are implemented and shown to work within simulation environments. Our ground based inspection is also demonstrated in real indoor experiments where we show how to deal with noise not accounted for in simulation. Finally, we also show preliminary results on the deployment of our wind turbine inspection system.

Open Access document in PolyPublie
Department: Département de génie électrique
Dissertation/thesis director: Jérôme Le Ny and David Saussié
Date Deposited: 03 Apr 2018 13:19
Last Modified: 24 Oct 2018 16:12
PolyPublie URL: https://publications.polymtl.ca/2935/

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