Localisation et cartographie par ondes ultrasonores pour l'inspection robotique longue distance

Towards ultrasound-based localization and mapping for long-range inspection robots

• Auteur / Autrice : Othmane-Latif Ouabi
• Direction : Cédric Pradalier, Matthieu Geist
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Traitement du signal et des images, Génie informatique
• Date : Soutenance le 10/10/2022
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : GeorgiaTech-CNRS (Metz)
• Jury : Président / Présidente : Nico F. Declercq
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cédric Pradalier, Matthieu Geist, Teresa Vidal-Calleja, Philippe Lasaygues, Carol Martinez Luna
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Teresa Vidal-Calleja, Philippe Lasaygues

Mots clés

Mots clés contrôlés

Robots mobiles

Cartographie -- Informatique

Contrôle non destructif

Essais par ultrasons

Ondes guidées

Détection de défaut (ingénierie)

Mots clés libres

Localisation

Échos acoustiques

Ondes ultrasoniques guidées

Formation de voies

Filtrage Bayésien

Cartographie

Localization

Acoustic echoes

Ultrasonic guided waves

Beamforming

Bayesian filtering

Mapping

Résumé

L’inspection de larges structures en plaques métalliques, telles que les réservoirs de stockage ou les coques de navires, est un problème majeur dans l’industrie qui nécessite des solutions fiables et efficaces. Au cours du temps, des défauts non visibles, tels que des couches de corrosion apparaissant sur la partie intérieure des coques de navires, peuvent se développer et affecter l’intégrité de la structure. Pour empêcher des catastrophes, ces structures doivent être inspectées de façon à pouvoir planifier des opérations de maintenance lorsque des défauts sont détectés. Les méthodes d’inspection traditionnelles consistent à inspecter visuellement la structure, ou à effectuer des mesures d’épaisseur point par point. Celles-ci mènent toutefois à des temps longs d'inspection, et ne peuvent pas être utilisées pour une inspection à la fois précise et complète de larges structures. Cette thèse considère le déploiement de systèmes robotiques mobiles équipés d’un capteur ultrasonore pour l’émission et la réception d’ondes ultrasoniques guidées, dans le but de réaliser une tâche d’inspection. Ces ondes peuvent se propager à l’intérieur du matériau sur de longues distances, et sont sensibles à l’état du matériau. L’objectif est de permettre l’émergence de l’inspection robotique longue distance en écoutant les réflexions des ondes sur les éléments structurels. En raison de la possibilité de détecter des défauts à distance, tout le long de la trajectoire du robot, l’inspection robotique longue distance peut être beaucoup plus rapide et efficace que les méthodes d’inspection traditionnelles. La détermination de la trajectoire du robot avec précision et la cartographie de défauts potentiels sont critiques pour une opération d’inspection. Pour cette raison, cette thèse se concentre sur le problème de localisation et cartographie en simultané (l’acronyme anglais est SLAM) par ondes ultrasoniques guidées. Plus précisément, nous proposons différentes méthodes pour estimer la trajectoire du robot et cartographier des réflecteurs acoustiques en utilisant les mesures ultrasonores. En raison du caractère omnidirectionnel des ondes, les mesures résultantes contiennent de l’information sur le milieu dans toutes les directions. En revanche, ces données sont complexes, et leur traitement nécessite des méthodes spécifiques. Dans cette thèse, nous montrons que, en utilisant les réflexions des ondes ultrasonores sur les bords d’une plaque, une simple méthode de focalisation de voies par délai et somme et un modèle de propagation peuvent être combinés pour la localisation et la cartographie précises. La particularité de la méthode proposée est qu’elle ne nécessite pas d’étapes de détection et d’associations des échos contenus dans les signaux, alors que celles-ci sont des tâches délicates, en particulier lorsque les mesures sont bruitées. En somme, nous proposons des méthodes algorithmiques pour résoudre les problèmes de SLAM en temps réel, et de SLAM dit ''entier''. Nous considérons également les problèmes spécifiques qui émergent en raison de l’utilisation de la formation de voie par délai et somme, tels que le phénomène d’interférence du signal, et le manque d’évaluation de l’incertitude sur la carte. Une stratégie d’exploration est proposée afin de permettre la cartographie autonome d’une surface métallique par un système robotique. Enfin, nous proposons une méthode pour calibrer de façon automatique les paramètres du modèle de propagation lorsque les propriétés de propagation des ondes ne sont pas connues à priori. Les méthodes proposées sont validées expérimentalement en milieu de laboratoire, avec des mesures acoustiques obtenues en déplaçant les capteurs à la main, ou en utilisant une plateforme robotique réelle. Les résultats démontrent l’efficacité des méthodes proposées pour la localisation et la cartographie par ondes guidées et pourraient servir de support pour l’émergence d’une tâche réelle d’inspection robotique longue distance.

The inspection of large plate-based metal structures, such as storage tanks or ship hulls, isa significant stake in the industry, which necessitates reliable and time-efficient solutions. Overthe time, concealed defects, such as corrosion patches growing from the inner side of ship hulls,can develop, and detrimentally affect the structural integrity. To avoid catastrophic failures, thestructures under operation must be inspected on a regular basis, so that structural maintenancecan be scheduled when defects are detected. Current inspection methods traditionally rely onvisual inspection, or on point-by-point thickness measurements, often performed by human operators. However, these methods are time-consuming, and cannot reasonably be used for anaccurate and complete inspection of large metal surfaces.This thesis considers the deployment of a mobile robotic system, equipped with an acousticsensor for emission and reception of omnidirectional ultrasonic guided waves, with the aim toassess the integrity of large structures. Guided waves can propagate inside the structure material,over large distances, following a direction parallel with the surface. What make them appealingis that they are sensitive to the material integrity. Hence, the target objective is to enablelong-range robotic inspection on large metal structures by listening to the wave reflections onstructural features. Due to the possibility to localize potential defects at long distance, all alongthe robot trajectory, long-range robotic inspection has the potential to be faster, and much moreefficient than traditional inspection methods.The abilities to accurately recover the robot position and to precisely map acoustic scatterers are critical for a successful inspection operation. For this reason, this thesis focuses onSimultaneous Localization and Mapping (SLAM) problems. More specifically, we propose various frameworks to recover the robot trajectory and map acoustic scatterers by relying on theultrasonic measurements. Due to the wave omnidirectionality, the measurements contain information from all directions. This results in significant data complexity, and calls for appropriatesignal processing methods. We will show that, by relying on ultrasonic wave reflections on theboundaries of a metal panel, the combination of a simple Delay-and-Sum (DAS) beamformingmethod with a wave propagation model can result in accurate localization and mapping. Theparticularity of the proposed approach is that no explicit echo detection, nor echo associationare required, whereas these are challenging tasks, especially in noisy environments. We proposealgorithmic solutions to solve both the online SLAM and the full SLAM problems. We alsotackle specific issues that arise when relying on DAS beamforming, such as signal interference,and the lack of uncertainty assessment on the map. An exploration strategy based on frontierexploration is also briefly presented, with the aim to enable the autonomous mapping of a metalsurface. Eventually, we propose a method to automatically calibrate the wave propagation modelwhen the propagation properties are not precisely known.The proposed methods are validated by performing experiments in laboratory conditions,either with measurements which are collected by manually moving the transducers, or by usinga real robotic platform. The results demonstrate the efficiency of our methods for on-platelocalization and mapping purposes, and may support the emergence of a true long-range roboticinspection operation.