Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

1

Detecção de Falhas em Detecção de Falhas em Robôs Móveis através de Robôs Móveis através de Sensores IntegradosSensores Integrados

Defesa de PFC

André C. Bittencourt

Bo Wahlberg

Alexandre Trofino

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

2/20

DefiniçõesDefinições

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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

3/20

SumárioSumário 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

4/20

Detectar (está sob falha?) Isolar (onde, quando?) Atenuar (corrigir)

Falhas Modo Comportamento temporal

Detecção On/Off Uso de Modelo

Diagnóstico de SistemasDiagnóstico de SistemasBackground

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

Sistema

SensorProcessoAtuador

Sistema

SensorProcessoAtuador SensorProcessoAtuador

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

5/20

SensorProcessoAtuador

Detecção baseada em resíduoDetecção baseada em resíduoBackground

Teórico

Condições p/ Resíduo Independente da entrada Sensível a falhas

Insensível a ruídos

SensorProcessoAtuador

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

6/20

Detecção baseada em resíduo,Diferença da saída de um sensor e uma predição baseada em

modelo

Caso ClássicoGrandeza diretamentemedida disponível

Sensores IntegradosSem acesso à grandeza diretamente medida

i.e. sistemas de navegação: sobreposição de scans GPS, odometria, SLAM

Descrição do ProblemaDescrição do ProblemaBackground

Teórico

SensorObservador

-

Sensor 1Observador 1

-

Sensor 2Observador 2

-

Sensor nObservador n

-

. . .

. . .

. . .

Sensor

Integrado

???-

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

7/20

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 IntegradosModelagem de Sensores IntegradosResultados

Teóricos

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

8/20

1. 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 SugeridaSolução SugeridaResultados

Teóricos

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

9/20

Detectabilidade de FalhasDetectabilidade 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

10/20

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 desconhecidaEstrutura do sensor desconhecidaResultados

Teóricos

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

11/20

Comparação de PerformanceComparação 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

12/20

Exemplo motivador – Onde estou?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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

13/20

Odometria - 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

14/20

Sobreposição de Scans - 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

15/20

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

DetecçãoDetecçãoDetecção

Gerador de

resíduo

Medida de

distância

Regra de

ParadaEKF

Medida de

distância

Regra de

ParadaEKF

Média

Móvel

Regra de

ParadaEKF

Média

MóvelCUSUM

EKF

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

16/20

Detecção - ExemploDetecção - Exemplo

Detecção bem sucedida em diversos casos Mudanças em são mais significativas

Detecção

t+1

t+1

t+2

t+2

t+3

t+3

t+4

t+4

t

t

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

17/20

Robo é segurado

IsolamentoIsolamento

Onde ( )? Resposta direta

Quando (momento)?

Quanto (tamanho)?

Isolamento

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

18/20

AtenuaçãoAtenuação

Reduzir erros na odometria EKF com valores

atualizados

Atenuação

EKF

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

19/20

ConclusõesConclusões

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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

20

Obrigado!Obrigado!

Espaço para

perguntas

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

21/20

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 ProblemaDescrição do Problema

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

22/20

1. 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 SugeridasSoluções Sugeridas

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

23/20

Detectabilidade de FalhasDetectabilidade 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

24/20

Fault observabilityFault 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

25/20

Estrutura do sensor desconhecidaEstrutura 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

26/20

Estrutura do sensor desconhecidaEstrutura do sensor desconhecida

Estrutura interna do sensor

é abstraída a

Simplificações usadas

Resultados

Teóricos

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

27/20

Comparação de PerformanceComparação 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

28/20

Robot ModelsRobot Models

Odometry model based on the relation between wheel rotation to linear displacement Model valid for differential drive robot

Simple kinematics modelRobot as a rigid-bodyMoving in a plane

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

29/20

Scan matchingScan 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

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

30/20

EKF modelo extendido filtro de Kalman Mais robusto a erros

Média Móvel Simples Atenuação de ruídos

CUSUM Soma cumulativa Atenua variância Velocidade X Confiabilidade

DetecçãoDetecçãoDetecção

EKF

Gerador de

resíduo

Medida de

distância

Regra de

ParadaEKF

Medida de

distância

Regra de

ParadaEKF

Média

Móvel

Regra de

ParadaEKF

Média

MóvelCUSUM

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

31/20

Robo é segurado

IsolamentoIsolamento

Onde (direção)? Resposta direta

Quando (momento)?

Quanto (tamanho)?

Isolamento

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

32/20

AtenuaçãoAtenuação

EKF com valores

atualizados

Atenuação

EKF

Def

esa

PF

C –

And

ré B

itten

cour

t04

/200

9

33/20

Isolamento e AtenuaçãoIsolamento e AtenuaçãoAtenuação