In-pipe robots are promising solutions for condition assessment, leak detection, water quality monitoring in a variety of other tasks in pipeline networks. Smart navigation is an extremely challenging task for these robots as a result of highly uncertain and disturbing environment for operation. Wireless communication to control these robots during operation is not feasible if the pipe material is metal since the radio signals are destroyed in the pipe environment, and hence, this challenge is still unsolved. In this paper, we introduce a method for smart navigation for our previously designed in-pipe robot [1] based on particle filtering and a two-phase motion controller. The robot is given the map of the operation path with a novel approach and the particle filtering determines the straight and non-straight configurations of the pipeline. In the straight paths, the robot follows a linear quadratic regulator (LQR) and proportional-integral-derivative (PID) based controller that stabilizes the robot and tracks a desired velocity. In non-straight paths, the robot follows the trajectory that a motion trajectory generator block plans for the robot. The proposed method is a promising solution for smart navigation without the need for wireless communication and capable of inspecting long distances in water distribution systems.


翻译:管道内机器人是管道网络中各种其他任务的条件评估、泄漏探测、水质监测的可行解决方案。智能导航对于这些机器人来说是一项极具挑战性的任务,因为操作环境非常不确定和令人不安。如果管道材料是金属的,则操作期间控制这些机器人的无线通信是行不通的,因为管道材料是金属的,因为无线电信号在管道环境中被摧毁,因此,这项挑战仍然尚未解决。在本文件中,我们为原先设计的管道内机器人引入了智能导航方法。基于粒子过滤和两阶段运动控制器而设计的管道内机器人[1][1]的智能导航方法。机器人给出了操作路径图,采用了新颖的方法,而粒子过滤则决定了管道的直向和非直向配置。在直径路径中,机器人遵循一个线性四方调节器(LQR)和比例-异向式(PID)控制器,以稳定机器人并跟踪所希望的速度。在非垂直路径中,机器人遵循了机器人运动轨迹,即运动轨迹断断式发电机的断板计划。拟议的方法是智能导航的可行解决方案,无需进行无线路隔距的无线传输。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
ICRA 2019 论文速览 | 传统SLAM、三维视觉算法进展
计算机视觉life
50+阅读 · 2019年7月16日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡一分钟】利用多相机系统实现鲁棒的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
5+阅读 · 2018年12月31日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月24日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月22日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
76+阅读 · 2021年3月16日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
57+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
分布式并行架构Ray介绍
CreateAMind
9+阅读 · 2019年8月9日
ICRA 2019 论文速览 | 传统SLAM、三维视觉算法进展
计算机视觉life
50+阅读 · 2019年7月16日
计算机 | 中低难度国际会议信息6条
Call4Papers
7+阅读 · 2019年5月16日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
【泡泡一分钟】利用多相机系统实现鲁棒的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
5+阅读 · 2018年12月31日
IEEE2018|An Accurate and Real-time 3D Tracking System for Robots
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员