Autonomous Path-Planning and -Following for a Marine Surface Robot

Autonomous navigation for unmanned surface vessels is a modern and rapidly growing field of research. In recent years, many concepts and solutions have been proposed in order to achieve autonomous control of marine vessels. This thesis reviews the development of an autonomous path-planning and -following system with obstacle avoidance to avoid collisions, for a model-scale surface vessel. The system was developed to be able to navigate in a global or locally known map of static obstacles, where there were uncertainties regrading unknown static and dynamic obstacle present in the area of operation. A LIDAR was used as a proximity sensor, in order for the system to sense the environment and to map the dynamic obstacles in the vicinity of the vessel, and in addition perform simultaneously localization and mapping. This information was used by the collision avoidance system in order to avoid obstacles. The autonomous path planner used in this thesis is a slightly modified version of the A* algorithm, that generates a path towards a set goal. In order to follow the path, a Line of Sight steering law has been implemented, that has been modified for use on an omnidirectional vessel. A modified version of the Dynamic Window algorithm has been developed and implemented, to enable the vessel to avoid dynamic obstacles that is met along the path. The system was designed for use on the omnidirectional vessel named the CS Saucer, which was used as the platform to test the resulting system in the NTNU Marine Cybernetics Laboratory. The experiments and computer simulations showed that the collision avoidance system could handle static obstacles very well. The collision avoidance system was also shown to handle dynamic obstacles, but there were some limitations to the system in this regards. This was mainly due to the dynamic obstacles’ velocity not being estimated and compensated for. This should be the main focus of further work, as well as using the obstacle velocity information to make the collision avoidance system abide the International Regulations for Avoiding Collision at Sea (COLREGS). Sammendrag Autonom navigering for ubemannede overflate fartøy er ett moderne forskningsfelt i rask utvikling. I senere år har det stadig kommet nye forslag til løsninger og konsepter for å oppn̊a autonom kontroll av marine fartøy. Denne avhandlingen tar for seg utviklingen av et autonomt navigeringsystem som kombinerer autonom baneplanelegging og autonom banefølging, med ett system for å unng̊a kollisjoner. Dette systemet skulle implementeres og testes for ett modell-skala fartøy. Systemet ble utviklet for å navigere i et globalt eller lokalt kjent kart av statiske objekter, hvor det var knyttet stor usikkerhet anng̊aende ukjente statiske og dynamiske objekter innenfor operasjons omr̊adet. For at fartøyet skal klare å oppdage statiske hindringer og dynamiske objekter brukes en LIDAR som en nærhetssensor for å lage ett kart av dynamiske objekter og for å utføre ”samtidig lokalisering og kartlegging” (SLAM). Denne informasjonen ble brukt for å unng̊a kollisjoner. Den autonome baneplaneleggeren som er brukt i denne avhandlingen er en A* algoritme, som generer en bane mot ett satt m̊al. For å følge banen, er det blitt implementert en siktlinje (LOS) styringslov som er blitt designet for bruk p̊a et rundt fartøy. En modifisert version av algoritmen ”Dynamic Window” er blitt implementert. Dette ble gjort for å gjøre fartøyet i stand til å unng̊a kollisjoner med dynamiske objekter den møter langs den generete banen. Systemet ble designet for bruk p̊a det runde modell-skala fartøyet CS Saucer, som ble brukt til å teste det utviklede navigasjons systemet i NTNUs Marin Kybernetiske Laboratorium. Modellforsøk og datasimuleringer viste at kollisjon unnvikelses systemet fungerte godt for statiske objekter. Systemet viste ogs̊a at det var i stand til å takle dynamiske objekter, men at det ogs̊a hadde noen begrensninger i disse tilfellene. Dette var hovedsakelig p̊a grunn av at farten p̊a de dynamiske hindringene ikke blir estimert og tatt høyde for. Dette bør være hovedfokuset for videre arbeid, samt å bruke denne informasjonen til å gjøre at kollisjonsunng̊aelsen følger sjøveisreglene (COLREGS). Acknowledgement I would like to thank my supervisor Professor Roger Skjetne for his guidance during the work of this thesis. I would like to thank my co-advisors, Einar S. Ueland for helping me when there was trouble with the CS-Saucer, and Dong T. Nguyen for proof reading the thesis report. I would also like to give a special thanks to my brother, Sindre G. Follestad for helping me proof reading and finalizing my thesis.