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Publication
Stereo Vision Simultaneous Localization and Mapping for Uncrewed Surface Vessels in Uncharted Ports
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| 42.51 MB | Adobe PDF |
Abstract(s)
Uncrewed Surface Vessels (USVs) are increasingly regarded as force multipliers in naval operations, capable of extending operational reach while reducing risk to personnel. Their effectiveness, however, depends critically on robust autonomous navigation, particularly in Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied or contested environments such as ports in conflict zones. This thesis investigates the application of stereo vision-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) as a passive, autonomous alternative for USV navigation in uncharted maritime environments.
A methodological framework was developed integrating a high-resolution stereo camera with the Robot Operating System 2 (ROS 2), complemented by custom dataset acquisition at the Lisbon Naval Base using a Rigid Hull Inflatable Boat.
Comparative experiments were conducted between two stereo vision approaches: Semi-Global Block Matching (SGBM) and Scale Invariant Feature Transform (SIFT) to evaluate their performance in generating depth maps and 3D point clouds under maritime conditions. Subsequently, SLAM pipelines were implemented using Real- Time Appearance-Based Mapping (RTAB-Map) and the ZED SDK, tested both on the custom dataset and the publicly available Pohang Canal dataset.
Results demonstrate that stereo vision is viable for USV navigation in complex port environments, with each algorithm exhibiting distinct trade-offs. SGBM produced dense reconstructions but was sensitive to reflections and low-texture regions, while SIFT offered robustness to environmental variability at the cost of sparser maps. SLAM evaluations revealed that RTAB-Map achieved competitive localization accuracy when benchmarked against GPS ground truth, while the ZED SDK provided a compact and efficient solution. Together, these findings highlight the operational potential of stereo visual SLAM as a navigation solution for USVs in GNSS-denied scenarios, while also identifying key limitations and directions for future research.
Keywords: Autonomous Navigation, GNSS-Denied, Stereo Vision, Uncrewed Surface
Vessels (USV), Visual SLAM
Os Veículos de Superfície Não Tripulados (USV) são cada vez mais reconhecidos como multiplicadores de força nas operações navais, capazes de ampliar o alcance operacional e reduzir o risco para o pessoal. A sua eficácia, contudo, depende criticamente de métodos de navegação autónoma robustos, sobretudo em ambientes contestados ou negados ao sistema global de navegação por satélite (GNSS), como portos em zonas de conflito. Esta dissertação investiga a aplicação da técnica de Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) baseada em visão estéreo como alternativa passiva e autónoma para a navegação de USV em ambientes marítimos desconhecidos. Foi desenvolvido um enquadramento metodológico que integrou uma câmara estéreo com o Robot Operating System 2, complementado pela aquisição de um conjunto de dados na Base Naval de Lisboa, utilizando uma embarcação semirrígida. Realizaram-se experiências comparativas entre dois métodos de visão estéreo: Semi Global Block Matching (SGBM) e Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), avaliando o seu desempenho na geração de mapas de disparidade e nuvens de pontos 3D em cenários marítimos. Subsequentemente, pipelines de SLAM foram implementadas com o Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-Map) e com o ZED SDK, testados tanto no dataset adquirido na BNL como no dataset público Pohang Canal. Os resultados demonstram a viabilidade da visão estéreo para a navegação de USV em portos, evidenciando diferentes compromissos de desempenho. O SGBM produziu reconstruções densas, mas mostrou-se sensível a reflexos e regiões de baixa textura, enquanto o SIFT ofereceu maior robustez a variações ambientais, embora com mapas mais esparsos. As avaliações de SLAM revelaram que o RTAB-Map alcançou precisão competitiva face ao GPS de referência, enquanto o ZED SDK constituiu uma solução eficiente e compacta. Os resultados evidenciam o potencial operacional do SLAM visual estéreo para navegação em cenários sem disponibilidade de GNSS, identificando limitações e futuras linhas de investigação.
Os Veículos de Superfície Não Tripulados (USV) são cada vez mais reconhecidos como multiplicadores de força nas operações navais, capazes de ampliar o alcance operacional e reduzir o risco para o pessoal. A sua eficácia, contudo, depende criticamente de métodos de navegação autónoma robustos, sobretudo em ambientes contestados ou negados ao sistema global de navegação por satélite (GNSS), como portos em zonas de conflito. Esta dissertação investiga a aplicação da técnica de Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) baseada em visão estéreo como alternativa passiva e autónoma para a navegação de USV em ambientes marítimos desconhecidos. Foi desenvolvido um enquadramento metodológico que integrou uma câmara estéreo com o Robot Operating System 2, complementado pela aquisição de um conjunto de dados na Base Naval de Lisboa, utilizando uma embarcação semirrígida. Realizaram-se experiências comparativas entre dois métodos de visão estéreo: Semi Global Block Matching (SGBM) e Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), avaliando o seu desempenho na geração de mapas de disparidade e nuvens de pontos 3D em cenários marítimos. Subsequentemente, pipelines de SLAM foram implementadas com o Real-Time Appearance-Based Mapping (RTAB-Map) e com o ZED SDK, testados tanto no dataset adquirido na BNL como no dataset público Pohang Canal. Os resultados demonstram a viabilidade da visão estéreo para a navegação de USV em portos, evidenciando diferentes compromissos de desempenho. O SGBM produziu reconstruções densas, mas mostrou-se sensível a reflexos e regiões de baixa textura, enquanto o SIFT ofereceu maior robustez a variações ambientais, embora com mapas mais esparsos. As avaliações de SLAM revelaram que o RTAB-Map alcançou precisão competitiva face ao GPS de referência, enquanto o ZED SDK constituiu uma solução eficiente e compacta. Os resultados evidenciam o potencial operacional do SLAM visual estéreo para navegação em cenários sem disponibilidade de GNSS, identificando limitações e futuras linhas de investigação.
Description
Keywords
Autonomous Navigation GNSS-Denied Stereo Vision Uncrewed Surface Vessels (USV)