Towards Autonomous Bridge Scour Monitoring Using an Unmanned Surface Vehicle and Multibeam Sonar
Notice bibliographique
Résumé
Scour is among the most important underwater changes to monitor, as it is the leading cause of bridge failures worldwide. The most common method of assessing bridge scour is with visual inspections carried out by commercial divers, which are subjective and pose safety risks. Given the limitations of existing scour monitoring approaches, there is an opportunity to use autonomous robotic unmanned surface vehicles (USVs) equipped with multibeam echosounders to supplement current scour as well as other underwater monitoring approaches. In the first phase of this research, calibration testing was undertaken with a multibeam sonar in a laboratory facility using a model bridge pier as a ground truth. Precision was found to be the limiting factor when mapping target objects. The results indicated that the sensor was sufficiently accurate to capture a 300 mm deep erosion void with differences up to 18% for individual measurements. The sonar was integrated into a USV platform equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a 3D light detection and ranging (LiDAR) scanner. A LiDAR-based simultaneous localization and mapping (SLAM) package was configured and tested in a wave basin under varying wave heights and periods to assess the accuracy of the system for applications in GPS-denied environments. Taller waves with shorter periods were found to have a greater impact on the measurement accuracy and precision of the proposed system. In the second phase, the USV system was used for field monitoring at two local bridges in Kingston, Ontario to map bathymetric features and to evaluate the system performance in both varying environmental conditions and in GPS-denied environments. The system was used to map 0.5 m tall bathymetric features at five locations, confirming previous findings using conventional measurement techniques. Wave conditions had a minimal impact on measurement accuracy and decreased precision by 6% over the 500 mm scale of interest. Wind and surface waves both degraded the USV’s ability to follow a planned path. The SLAM positioning method was able to localize a USV beneath a bridge with sufficient accuracy to conduct a bathymetric survey, provided that sufficient above-water features were mapped when calibrating the system.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».