Application of Computer Vision techniques for improving assistive robot localization using a semantic paradigm

[SPA] Este trabajo tiene como objetivo entrenar un modelo para predecir de la posición de un robot a partir de imágenes de un entorno conocido. El modelo de predicción se entrena mediante un conjunto de datos conformado por imágenes tomadas desde la cámara del propio robot y de datos de posición asociados a cada imagen obtenidos mediante la localización adaptativa de Monte Carlo (AMCL). Este TFG busca solucionar un problema relacionado con la localización de robots mediante AMCL. Con este proyecto, se permitirá al robot tener una doble predicción de su posición en el entorno, una mediante AMCL y otra del modelo entrenado mediante Visión Artificial, que permitirá conocer si se ha producido algún error en la localización del robot. El robot con el que se ha trabajado y del cual este proyecto forma parte es JUNO, un robot de asistencia para personas de la tercera edad dentro de residencias y cuyo desarrollo está teniendo lugar dentro de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). [ENG] The aim of this work is to train a model to predict the position of a robot with images of a known enviroment. The prediction model is trained with a set of data conformed by images taken from the camera of the robot and position data asociated to each image. This position data is obtained with the Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL). This TFG searchs a solution to a problema related with the localization of robots with AMCL. With this Project, the robot will have a double confirmation of its position, the first one from AMCL and the second one from the trained model with Artificial Vision. This will allow to acknowledge posible errors in robot´s location. This work has been made and will be part of JUNO, an assistance robot for elderly institutions whose development is taking place in the Polytechnic University of Cartagena (UPCT).Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen

Application of Computer Vision techniques for improving assistive robot localization using a semantic paradigm

[SPA] Este trabajo tiene como objetivo entrenar un modelo para predecir de la posición de un robot a partir de imágenes de un entorno conocido. El modelo de predicción se entrena mediante un conjunto de datos conformado por imágenes tomadas desde la cámara del propio robot y de datos de posición asociados a cada imagen obtenidos mediante la localización adaptativa de Monte Carlo (AMCL). Este TFG busca solucionar un problema relacionado con la localización de robots mediante AMCL. Con este proyecto, se permitirá al robot tener una doble predicción de su posición en el entorno, una mediante AMCL y otra del modelo entrenado mediante Visión Artificial, que permitirá conocer si se ha producido algún error en la localización del robot. El robot con el que se ha trabajado y del cual este proyecto forma parte es JUNO, un robot de asistencia para personas de la tercera edad dentro de residencias y cuyo desarrollo está teniendo lugar dentro de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT). [ENG] The aim of this work is to train a model to predict the position of a robot with images of a known enviroment. The prediction model is trained with a set of data conformed by images taken from the camera of the robot and position data asociated to each image. This position data is obtained with the Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL). This TFG searchs a solution to a problema related with the localization of robots with AMCL. With this Project, the robot will have a double confirmation of its position, the first one from AMCL and the second one from the trained model with Artificial Vision. This will allow to acknowledge posible errors in robot´s location. This work has been made and will be part of JUNO, an assistance robot for elderly institutions whose development is taking place in the Polytechnic University of Cartagena (UPCT).Escuela Técnica Superior de Ingeniería IndustrialUniversidad Politécnica de Cartagen