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Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 1 Detecção de Falhas em Robôs Móveis através de Sensores Integrados Defesa de PFC André C. Bittencourt Bo Wahlberg.

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1 Defesa PFC – André Bittencourt 04/ Detecção de Falhas em Robôs Móveis através de Sensores Integrados Defesa de PFC André C. Bittencourt Bo Wahlberg Alexandre Trofino

2 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 2 Definições  KTH – Instituto Real de Tecnologia (1827)  MEUR 312 (74)  1/3 pesquisa técnica SUE  CAS – Centro de Sistemas Autônomos (1996)  Detecção de falhas em Robótica móvel (Sundvall 2006)  A Tarefa  Propôr/estudar métodos de detecção de falhas usando sensores integrados  Validar métodos em um robô móvel  Desafios:  Definir métodos desde a proposta, incluindo  Análise teórica  Implementação realizada no robô A Tarefa

3 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 3 Sumário  Background/Resultados Teóricos  Conceitos Básicos  Descrição do Problema  Solução Sugerida  Detectabilidade de falhas  Estrutura desconhecida de sensor  Performance de métodos  Exemplo Motivador  Robótica Móvel  Odometria  Sobreposição de scans  Detecção, Isolamento & Atenuação de falhas  Conclusões A Tarefa

4 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 4  Detectar (está sob falha?)  Isolar (onde, quando?)  Atenuar (corrigir)  Falhas  Modo  Comportamento temporal  Detecção  On/Off  Uso de Modelo Diagnóstico de Sistemas Background Teórico  Baseado em Modelo  Geração de resíduo  Paridade de Espaço (on)  Observador de Estado (on)  Identificação de Parâmetros (off)  >50% falhas add  OE  >50% falhas mult  Iden SensorProcessoAtuador Sistema SensorProcessoAtuador Sistema SensorProcessoAtuadorSensorProcessoAtuador

5 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 5 SensorProcessoAtuador Detecção baseada em resíduo Background Teórico  Condições p/ Resíduo  Independente da entrada  Sensível a falhas  Insensível a ruídos SensorProcessoAtuador

6 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 6  Detecção baseada em resíduo, Diferença da saída de um sensor e uma predição baseada em modelo  Caso Clássico Grandeza diretamente medida disponível  Sensores Integrados Sem acesso à grandeza diretamente medida  i.e. sistemas de navegação: sobreposição de scans  GPS, odometria, SLAM Descrição do Problema Background Teórico Sensor Observador - Sensor 1 Observador 1 - Sensor 2 Observador 2 - Sensor n Observador n -... Sensor Integrado ??? -

7 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 7  Pressuposto: sensores são integrados com observadores/filtros de Kalman  Falhas aparecem misturadas no observador  A estrutura do sensor, i.e. o ganho do observador, afetará o sinal Modelagem de Sensores Integrados Resultados Teóricos

8 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 / Idéia: Estender estados internos e do sensor e usar o modelo resultante para gerar o resíduo Questões: 1. As falhas são detectáveis? 2. E se é desconhecido? 3. Como comparar a performance? Solução Sugerida Resultados Teóricos

9 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 9 Detectabilidade de Falhas Suponha, incluir falhas nos estados analise a observabilidade do par resultante Se observável e 1. rank coluna completo 2. todas estimativas disponíveis  Temos a mesma informação e condições caso fosse disponível Resultados Teóricos

10 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 10  A estrutura interna do sensor  é abstraída a  Usa-se o modelo simplificado para gerar os resíduos , o ruído artificial pode ser usado para ajustar jitter, amostras perdidas, etc (i.e. filtro de Kalman) Estrutura do sensor desconhecida Resultados Teóricos

11 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 11 Comparação de Performance  Análise das funções de sensitividade  Compromisso  Maior sensibilidade a falhas  Menor sensibilidade a ruído  Uso do modelo de sensor integrado  Indicativo de melhoria Resultados Teóricos

12 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 12 Exemplo motivador – Onde estou?  Navegação continua um dos maiores desafios  Detectar e Atenuar falhas pode aumentar a confiabilidade e performance do sistema  Detecção de colisão pode aumentar a segurança  Sensores de Localização  Odometria  Sobreposição de scans Exemplo Motivador

13 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 13 Odometria - Características  Integração de medidas de velocidade  Baseado no deslocamento linear causado por rotação das rodas (simplificações no modelo)  Confiabilidade < 15m (erros)  Variância ~ deslocamento Fontes de erros  Pneus mal calibrados  Derrapagem  Forças externas Sensores de Localização

14 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 14 Sobreposição de Scans - Características  Integração do deslocamento relativo de dois scans  correlacao de fase domínio de Hough + Iterative Closest Point  Variância limitada Desafios  Carga computacional  Informatividade do ambiente (corredor) Sensores de Localização

15 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 15  EKF  modelo estendido  sensor integrado  filtro de Kalman  Média Móvel  Simples  Atenuação de ruídos  CUSUM  Soma cumulativa  Atenua variância  Velocidade de detecção X Alarmes falsos Detecção Detecção Gerador de resíduo Medida de distância Regra de Parada EKF Medida de distância Regra de Parada EKF Média Móvel Regra de Parada EKF Média Móvel CUSUM EKF

16 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 16 Detecção - Exemplo  Detecção bem sucedida em diversos casos  Mudanças em são mais significativas Detecção t+1 t+2 t+3 t+4 t t

17 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 17 Robo é seguradoIsolamento  Onde ()?  Resposta direta  Quando (momento)?  Quanto (tamanho)? Isolamento

18 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 18 Atenuação  Reduzir erros na odometria  EKF com valores atualizados Atenuação EKF

19 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 19 Conclusões  Idéia Básica:  Extender os estados (sistema + observador)  Projetar um observador com modelo extendido  Proceder com a detecção  Resultados:  Condições de observabilidade derivadas  Análise de performance  Validação com exemplo num robô (dados reais)  Artigo publicado, SafeProcess 2009  Desafios futuros:  Análise de performance mais criteriosa  Modelos mais completos de sensores  Métodos de auxílio ao projeto de observadores Conclusões

20 Defesa PFC – André Bittencourt 04/ Obrigado! Espaço para perguntas

21 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 21  Questão: dado o sistema, monitorado através de j sensores, sujeitos a ruído e falhas como gerar resíduos sensíveis a falhas?  Resposta: depende de quanta informação se tem disponível! Background Teórico Descrição do Problema

22 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 / Reconstrução da saída  Requer modelo preciso do sistema e observador.  Muito sensível a erros  Soluções redundantes 2. Assumir ao menos 2 sensores  Bom para detectar  Modelo não é usado  Requer Hardware extra Resultados Teóricos Soluções Sugeridas

23 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 23 Detectabilidade de Falhas Suponha, extender analise a observabilidade do par Se observável e 1. full column rank 2. todas estimativas disponíveis  Temos a mesma informação e condições caso fosse disponível Resultados Teóricos

24 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 24 Fault observability  If  All estimates are available,  is full column rank,  should not be affecting integrating modes of the system, if any  Orthogonal to the integrating modes  should affect the measured part of the system  Orthogonal to the non-measured modes of the system  The conditions for are similar to when the raw estimates are available Resultados Teóricos

25 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 25 Estrutura do sensor desconhecida  Estrutura interna do sensor  é abstraída a  Usa-se o modelo simplificado para gerar os resíduos  Filtro de Kalman por ex , o ruído artificial pode ser usado para ajusat jitter, amostras perdidas, etc Resultados Teóricos

26 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 26 Estrutura do sensor desconhecida  Estrutura interna do sensor  é abstraída a  Simplificações usadas Resultados Teóricos

27 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 27 Comparação de Performance  Análise das funções de sensitividade  redução de ruídos X sensibilidade a falhas  Uso do modelo integrado  Indicativo de melhoria  Norma proporcional a velocidade Resultados Teóricos

28 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 28 Robot Models  Odometry model based on the relation between wheel rotation to linear displacement  Model valid for differential drive robot  Simple kinematics model  Robot as a rigid-body  Moving in a plane

29 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 29 Scan matching  Estimate the transform relating two scans  is the hardest to estimate  is estimated through spectrum correlation in the Hough domain [Censi05]  Rotations are phase shifts in the HD  ICP solves the translation estimation

30 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 30  EKF  modelo extendido  filtro de Kalman  Mais robusto a erros  Média Móvel  Simples  Atenuação de ruídos  CUSUM  Soma cumulativa  Atenua variância  Velocidade X Confiabilidade Detecção Detecção EKF Gerador de resíduo Medida de distância Regra de Parada EKF Medida de distância Regra de Parada EKF Média Móvel Regra de Parada EKF Média Móvel CUSUM

31 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 31 Robo é seguradoIsolamento  Onde (direção)?  Resposta direta  Quando (momento)?  Quanto (tamanho)? Isolamento

32 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 32 Atenuação  EKF com valores atualizados Atenuação EKF

33 Defesa PFC – André Bittencourt 04/2009 /20 33 Isolamento e Atenuação Atenuação


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