Detec

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Detecção de Falhas em Robôs Móveis através de
Sensores Integrados

• Defesa de PFCAndré C. Bittencourt
• Bo Wahlberg
• Alexandre Trofino

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Definições
A Tarefa

• 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

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Sumário
A Tarefa

• 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

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Diagnóstico de Sistemas
Background Teórico

• Baseado em Modelo
• Geração de resíduo
• Paridade de Espaço (on)
• Observador de Estado (on)
• Identificação de Parâmetros (off)
• gt50 falhas add ? OE
• gt50 falhas mult ? Iden

• Detectar (está sob falha?)
• Isolar (onde, quando?)
• Atenuar (corrigir)
• Falhas
• Modo
• Comportamento temporal
• Detecção
• On/Off
• Uso de Modelo

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Detecção baseada em resíduo
Background Teórico

• Condições p/ Resíduo
• Independente da entrada
• Sensível a falhas
• Insensível a ruídos

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Descrição do Problema
Background Teórico

• 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

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Modelagem de Sensores Integrados
Resultados Teóricos

• 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

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Solução Sugerida
Resultados Teóricos

• Idéia Estender estados internos e do sensor
• e usar o modelo resultante
• para gerar o resíduo
• Questões
• As falhas são detectáveis?
• E se é desconhecido?
• Como comparar a performance?

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Detectabilidade de Falhas
Resultados Teóricos

• Suponha , incluir falhas nos estados
• analise a observabilidade do par resultante
• Se observável e
• rank coluna completo
• todas estimativas disponíveis
• ? Temos a mesma informação e condições caso
• fosse disponível

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Estrutura do sensor desconhecida
Resultados Teóricos

• 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)

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Comparação de Performance
Resultados Teóricos

• Análise das funções de sensitividade
• Compromisso
• Maior sensibilidade a falhas
• Menor sensibilidade a ruído
• Uso do modelo de sensor integrado
• Indicativo de melhoria

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Exemplo motivador Onde estou?
Exemplo Motivador

• 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

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Odometria -
Sensores de Localização

• Características
• Integração de medidas de velocidade
• Baseado no deslocamento linear causado por
  rotação das rodas (simplificações no modelo)
• Confiabilidade lt 15m (erros)
• Variância deslocamento
• Fontes de erros
• Pneus mal calibrados
• Derrapagem
• Forças externas

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Sobreposição de Scans -
Sensores de Localização

• 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)

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Detecção
Detecção

• 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

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Detecção - Exemplo
Detecção

• Detecção bem sucedida em diversos casos
• Mudanças em são mais significativas

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Isolamento
Isolamento

• Onde ( )?
• Resposta direta
• Quando (momento)?
• Quanto (tamanho)?

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Atenuação
Atenuação

• Reduzir erros na odometria
• EKF com valores
• atualizados

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Conclusões
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

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Obrigado!

• Espaço para
• perguntas

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Descrição do Problema
Background Teórico

• 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!

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Soluções Sugeridas
Resultados Teóricos

• Reconstrução da saída
• Requer modelo preciso do sistema e observador.
• Muito sensível a erros
• Soluções redundantes
• Assumir ao menos 2 sensores
• Bom para detectar
• Modelo não é usado
• Requer Hardware extra

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Detectabilidade de Falhas
Resultados Teóricos

• Suponha , extender
• analise a observabilidade do par
• Se observável e
• full column rank
• todas estimativas disponíveis
• ? Temos a mesma informação e condições caso
• fosse disponível

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Fault observability
Resultados Teóricos

• 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

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Estrutura do sensor desconhecida
Resultados Teóricos

• 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

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Estrutura do sensor desconhecida
Resultados Teóricos

• Estrutura interna do sensor
• é abstraída a
• Simplificações usadas

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Comparação de Performance
Resultados Teóricos

• Análise das funções de sensitividade
• redução de ruídos X sensibilidade a falhas
• Uso do modelo integrado
• Indicativo de melhoria
• Norma proporcional a velocidade

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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

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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

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Detecção
Detecção

• EKF
• modelo extendido
• filtro de Kalman
• Mais robusto a erros
• Média Móvel
• Simples
• Atenuação de ruídos
• CUSUM
• Soma cumulativa
• Atenua variância
• Velocidade X Confiabilidade

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Isolamento
Isolamento

• Onde (direção)?
• Resposta direta
• Quando (momento)?
• Quanto (tamanho)?

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Atenuação
Atenuação

• EKF com valores
• atualizados

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Isolamento e Atenuação
Atenuação