Vision based autonomous docking for underwater vehicles

Underwater robotics is a fundamental part of the Offshore Oil and Gas industry, since all the underwater assets need to be inspected for defects and damages. Underwater robots can be divided into AUV and ROV. Autonomous underwater vehicles (AUVs) have become very popular in recent years, especially in the oil and gas industry. The main reason is that surveys are historically performed with Remotely Operated Vehicles (ROVs), which require support vessels and operators. On the contrary, AUVs enable automatized surveys, thus significantly reducing operation costs. These advanced vehicles are equipped with a wide range of sensors, such as sonars, cameras and inertial sensors, uniquely designed to the specific underwater application. In this context, docking systems are of paramount importance, to extend vehicle operational life-time and to grant residency capabilities, since some of this type of vehicles are not supposed to be retrieve before 1-2 years of operational life. Moreover, underwater scenarios are really challenging, since wireless communication is not performing as well as the onshore one, nor any GPS connection is available. Docking is the only way to exchange data and high-bandwidth communication. In this thesis, the problem of autonomous docking has been taken into account. The problem has been solved in a novel way, by mixing visual servoing with ArUco marker detection. Results obtained in the HydroneR Saipem simulation system, show how the proposed methods can safely achieve autonomous docking, with and without any prior information about the cameras (e.g. calibration). Thus, the method can be easily ported to older vehicles such as normal ROVs, as an external aid to help vehicle’s pilot.

La robotica subacquea è di fondamentale importanza per il settore industriale offshore del gas e del petrolio. É largamente diffuso l’utilizzo di droni per effettuare ispezioni delle infrastrutture presenti sul fondale marino, identificando possibili guasti o malfunzionamenti. I robot subacquei vengono divisi in due categorie: AUVs (Autonomous Underwater Vehicles) e ROVs (Remotely Operated Vehicles). Negli ultimi anni, l’utilizzo di AUV è aumentato notevolmente. L’automatizzazione delle esplorazioni subacquee ha permesso di ridurre considerevolmente i costi necessari per le operazioni di sopralluogo, in precedenza svolte da ROV, che richiedevano navi di supporto ed operatori specializzati. Questi veicoli, equipaggiati con sensori avanzati come sonar e telecamere specificatamente progettati per l’ambiente sottomarino, utilizzano batterie per provvedere alla loro alimentazione. I sistemi di ricarica subacquei permettono di estendere la durata delle immersioni fornendo un metodo di ricarica delle batterie direttamente nel sito operativo, senza la necessità di riemergere alla fine di ogni operazione. Inoltre, non essendoci sistemi affidabili di comunicazione e a lunga portata in ambiente marino, queste stazioni forniscono il collegamento con la superficie tra il robot e il centro di controllo, permettendo agli operatori di ottenere i dati delle ispezioni eseguite e di pianificare nuove missioni. In questa tesi verrà preso in considerazione il problema del “docking” (attracco) autonomo mediante l’utilizzo di tecniche di visual servoing. In particolare, verrà mostrato un nuovo approccio basato sull’utilizzo di ArUco markers in ambiente subacqueo. I risultati, ottenuti nell’ambiente di simulazione del veicolo Hydrone-R di Saipem S.p.A., mostrano come il sistema proposto permette di far attraccare autonomamente e in sicurezza il robot alla base di ricarica. Verrà mostrato come questo metodo permetta di ottenere l’obiettivo anche senza i dati di calibrazione della telecamera. Questo risultato è di fondamentale importanza, in quanto permette di installare il sistema di auto-docking anche in veicoli ROV, normalmente sprovvisti di calibrazione, in modo da fornire assistenza al pilota.