Tauchroboter

Studenten-Team der Cornell University gewinnt RoboSub Challenge mit automatisiertem U-Boot. AVT liefert Guppy Digitalkameras.

Die RoboSub Challenge wird seit 13 Jahren von der AUVSI Foundation (Association for Unmanned Vehicle Systems International) und dem US-amerikanischen ONR (Office of Naval Research) organisiert. Ziel ist es, die Entwicklung von unbemannten Unterwasserfahrzeugen (AUVs – Autonomous Underwater Vehicles) zu fördern, indem Nachwuchsingenieure realistische Aufgaben für Unterwasser-Fahrzeuge technisch lösen müssen.

Jedes Fahrzeug muss selbstständig einen Parcours durchqueren und verschiedene Aufgaben erledigen – und zwar unter Wasser. Die U-Boote müssen durch Tore schwimmen, farbig gekennzeichneten Wegen folgen, Bojen lokalisieren, Hindernissen ausweichen, Torpedos feuern, Objekte in Körbe absetzen und akustische Signale orten. Außerdem müssen sie einen Gegenstand bergen und beim Auftauchen an die Wasseroberfläche bringen.

Gewinner des Jahres 2010 ist das Unterwasserfahrzeug Tachyon. Es  wurde ein Jahr lang von Studenten der Cornell University (Ithaka, NY/USA) entwickelt und gebaut. Allied Vision Technologies hat das Projekt mit Digitalkameras unterstützt.

Tachyon: Unbemanntes Unterwasserfahrzeug
Tachyon ist ein 1,10 m langes AUV (Autonomous Underwater Vehicle) mit einer Höchstgeschwindigkeit von 1,5 Knoten (2,78 km/h). Das Mini-U-Boot ist in der Lage, bei bis zu 100 Fuß Tiefe (ca. 30 m) bis zu 6 Stunden lang zu tauchen. Tachyon ist eine Weiterentwicklung des Vorgängermodells Nova und profitiert von mehreren Innovationen: Beispielsweise hat er einen kleineren und leichteren Rahmen und ein verbessertes Bildverarbeitungssystem mit zwei Guppy FireWire-Kameras von Allied Vision Technologies.

Der mechanische Aufbau des Tachyons besteht aus einem Rahmen, an dem alle Druckbehälter, Greifer und Sensoren befestigt sind. Im oberen Druckbehälter ist die Stromversorgung sowie der Computer und die Steuersysteme des U-Boots untergebracht. Weitere Druckbehälter beherbergen die Batterien, die Guppy Kameras und andere Komponenten.
Tachyon bezieht seine Energie aus zwei Lithium-Polymer-Akkus mit je 6 Zellen. Der Antrieb besteht aus sechs handelsüblichen Strahlrudern, die das Fahrzeug in alle Richtungen dreidimensional lenken (Bugrichtung, Längsneigung, Seitenneigung).

Das System nutzt verschiedene Sensortechnologien, um vollautomatisch unter Wasser zu navigieren und zu arbeiten. Dazu gehören passive Unterwassermikrofone, die sogenannte Pinger (akustische Signalgeber für die Fischerei) orten, ein Tiefen- und ein Orientierungssensor sowie ein OceanServer-Kompass. Hinzu kommen zwei Guppy Farbkameras mit FireWire-Schnittstelle: eine Guppy F-080 für die Bilderfassung vor dem U-Boot und eine Guppy F-046 für den Blick nach unten.

Mit nur 48,2 x 30 x 30 mm (Abmessungen inklusive Anschlüsse) gehört die Guppy Kamera von Allied Vision Technologies zu den kleinsten IEEE 1394a-Kameras für die industrielle Bildverarbeitung am Markt.


                    
Navigation mit Bildverarbeitung
Die Guppy F-080 ist eine Industriekamera mit XGA-Auflösung und dem empfindlichen CCD-Sensor ICX204 von Sony. Sie ist an der Vorderseite des Systems montiert und liefert 12 Bilder pro Sekunde, die in Echtzeit vom System verarbeitet werden, um Objekte vor dem U-Boot zu erkennen – etwa Bojen, Hindernisse oder Zielscheiben.

Die Guppy F-046 mit WVGA Auflösung erfasst alle Objekte, die sich unterhalb des Fahrzeugs befinden – etwa Leitungen, Körbe oder Gegenstände, die geborgen werden müssen. Diese Kamera spielt eine wichtige Rolle bei der Aufgabe, Marker genau dort abzulassen, wo die Kamera hinschaut. Die Marker hängen direkt neben der Kamera, damit sie genau auf das erfasste Ziel hinuntergelassen werden können.

Beide Kameras sind mit Fujinon Objektiven ausgestattet – die Guppy F-080 mit Varioobjektiv und die Guppy F-046 mit Festbrennweite. Dank der Automatik-Funktionen für Weißabgleich, Belichtung und Gain erreichen die Guppy-Kameras selbst bei den schlechten Lichtverhältnissen unter Wasser eine optimale Bildqualität.

Die Bildverarbeitungssoftware des Tachyons besteht aus verschiedenen Algorithmen zur Objekterkennung. Diese wurden in C++ auf Basis der Open-Source OpenCV und libdc1394 Libraries programmiert. Ein Multithreading-fähiger Deamon erfasst Bilder aus den Kameras, Videodateien und Bildverzeichnissen. Sein Framework für das Multithreading von Bildverarbeitungsalgorithmen ist modular. Daher kann das System bestimmte Aufgaben je nach Bedarf ein- oder ausschalten.

Die meisten Bildverarbeitungsmodule beruhen auf farbbasierter Bildsegmentierung. Jedes Bild wird von RGB zu HSV und CIELUV konvertiert und anschließend in einzelne Farbkanäle aufgeteilt. Die einzelnen Kanäle werden mit Thresholding zu einem binären Bild (ohne Graustufen) umgewandelt, um die Konturen optimal hervorzuheben. Die Bildkonturen durchlaufen verschiedene Wahrscheinlichkeitsberechnungen. Jedes Bildverarbeitungsmodul liefert Auskunft über die Position, Orientierung, Größe und Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Elements der Mission. Außerdem kann der Nutzer in Echtzeit diverse Bildparameter justieren.

Tachyon wird von seinem integrierten Missionsplaner durch den Parcours geleitet. Der Missionsplaner ist ein Multithreading-Programm, das in Python programmiert wurde und aus zwei Sub-Systemen besteht: zum einen dem Planer und zum anderen der Aufgabenabwicklung. Dank dieser Struktur lassen sich komplexe Missionen schnell programmieren. Der Planer verwaltet die Aufgabenliste. Er läuft permanent im Hintergrund, markiert abgewickelte Aufgaben als erledigt und erteilt die Befehle für die nächsten Aufgaben, sobald sie erforderlich sind. Er sorgt außerdem dafür, dass Aufgaben, die nicht gleichzeitig erledigt werden können (z.B. Grundbewegungen) nacheinander ausgelöst werden.

Schlüssel zum Erfolg

Der Schlüssel zu Tachyons Erfolg im 2010er Wettbewerb waren die vielen tausend Stunden Tests, die das U-Boot absolvierte. Jedes Teil wurde einzeln ausprobiert, bevor das Fahrzeug zusammengebaut wurde. Darüber hinaus wurde das System regelmäßig im Wasser getestet – zunächst wöchentlich, kurz vor dem Wettbewerb sogar sechs Tage pro Woche. Für die nächste Challenge arbeitet das Cornell Team bereits an einem neuen Fahrzeug mit verbesserter, stereoskopischer Bildverarbeitung – weiterhin mit Unterstützung von Allied Vision Technologies.