Guiado de un vehículo autónomo mediante la detección de los límites del carril usando un escáner láser

Los vehículos autónomos están cada vez cobrando mayor repercusión, tanto con funciones de semiautomatización como de automatización completa. Se han explorado diferentes herramientas y tecnologías para realizar el control automático. En cuanto a tecnologías, el escáner láser 3D está cobrando gran ventaja dadas sus prestaciones. Cuando se plantea la estrategia de control en el caso de un vehículo totalmente autónomo, se pueden distinguir diversas soluciones: seguimiento de una trayectoria dada por waypoints definidos por sus coordenadas GPS, seguimiento de líneas, seguimiento del vehículo precedente, etc. Este artículo se centra en una solución para permitir el guiado autónomo de un vehículo en condiciones de pérdida de la señal GPS basándose en un escáner láser. De esta forma, se propone un algoritmo que permite la obtención de las variables necesarias para el control a partir del seguimiento de un elemento de referencia (muro, barreras laterales o líneas del carril). Con el fin de evitar la colocación del sensor en el techo del vehículo como es habitual en otros prototipos de vehículos autónomos peor que no resulta muy práctico en vehículos comerciales, se ha implementado un algoritmo basado en la simulación de la dinámica vehicular que permite mantener la robustez en las estimaciones del elemento de referencia. Se han realziado pruebas en el carril bus-VAO de la autovía A6 en la entrada a Madrid con resutados muy satisfactorios

Contributions to Intelligent Scene Understanding of Unstructured Environments from 3D lidar sensors

Además, la viabilidad de este enfoque es evaluado mediante la implementación de cuatro tipos de clasificadores de aprendizaje supervisado encontrados en métodos de procesamiento de escenas: red neuronal, máquina de vectores de soporte, procesos gaussianos, y modelos de mezcla gaussiana. La segmentación de objetos es un paso más allá hacia el entendimiento de escena, donde conjuntos de puntos 3D correspondientes al suelo y otros objetos de la escena son aislados. La tesis propone nuevas contribuciones a la segmentación de nubes de puntos basados en mapas de vóxeles caracterizados geométricamente. En concreto, la metodología propuesta se compone de dos pasos: primero, una segmentación del suelo especialmente diseñado para entornos naturales; y segundo, el posterior aislamiento de objetos individuales. Además, el método de segmentación del suelo es integrado en una nueva técnica de mapa de navegabilidad basado en cuadrícula de ocupación el cuál puede ser apropiado para robots móviles en entornos naturales. El diseño y desarrollo de un nuevo y asequible sensor lidar 3D de alta resolución también se ha propuesto en la tesis. Los nuevos MBLs, tales como los desarrollados por Velodyne, están siendo cada vez más un tipo de sensor 3D asequible y popular que ofrece alto ratio de datos en un campo de visión vertical (FOV) limitado. El diseño propuesto consiste en una plataforma giratoria que mejora la resolución y el FOV vertical de un Velodyne VLP-16 de 16 haces. Además, los complejos patrones de escaneo producidos por configuraciones de MBL que rotan se analizan tanto en simulaciones de esfera hueca como en escáneres reales en entornos representativos. Fecha de Lectura de Tesis: 11 de julio 2018.Ingeniería de Sistemas y Automática Resumen tesis: Los sensores lidar 3D son una tecnología clave para navegación, localización, mapeo y entendimiento de escenas en vehículos no tripulados y robots móviles. Esta tecnología, que provee nubes de puntos densas, puede ser especialmente adecuada para nuevas aplicaciones en entornos naturales o desestructurados, tales como búsqueda y rescate, exploración planetaria, agricultura, o exploración fuera de carretera. Esto es un desafío como área de investigación que incluye disciplinas que van desde el diseño de sensor a la inteligencia artificial o el aprendizaje automático (machine learning). En este contexto, esta tesis propone contribuciones al entendimiento inteligente de escenas en entornos desestructurados basado en medidas 3D de distancia a nivel del suelo. En concreto, las contribuciones principales incluyen nuevas metodologías para la clasificación de características espaciales, segmentación de objetos, y evaluación de navegabilidad en entornos naturales y urbanos, y también el diseño y desarrollo de un nuevo lidar rotatorio multi-haz (MBL). La clasificación de características espaciales es muy relevante porque es extensamente requerida como un paso fundamental previo a los problemas de entendimiento de alto nivel de una escena. Las contribuciones de la tesis en este respecto tratan de mejorar la eficacia, tanto en carga computacional como en precisión, de clasificación de aprendizaje supervisado de características de forma espacial (forma tubular, plana o difusa) obtenida mediante el análisis de componentes principales (PCA). Esto se ha conseguido proponiendo un concepto eficiente de vecindario basado en vóxel en una contribución original que define los procedimientos de aprendizaje “offline” y clasificación “online” a la vez que cinco definiciones alternativas de vectores de características basados en PCA

Mobile Robots Navigation

Mobile robots navigation includes different interrelated activities: (i) perception, as obtaining and interpreting sensory information; (ii) exploration, as the strategy that guides the robot to select the next direction to go; (iii) mapping, involving the construction of a spatial representation by using the sensory information perceived; (iv) localization, as the strategy to estimate the robot position within the spatial map; (v) path planning, as the strategy to find a path towards a goal location being optimal or not; and (vi) path execution, where motor actions are determined and adapted to environmental changes. The book addresses those activities by integrating results from the research work of several authors all over the world. Research cases are documented in 32 chapters organized within 7 categories next described

A Framework for Applying Point Clouds Grabbed by Multi-Beam LIDAR in Perceiving the Driving Environment

The quick and accurate understanding of the ambient environment, which is composed of road curbs, vehicles, pedestrians, etc., is critical for developing intelligent vehicles. The road elements included in this work are road curbs and dynamic road obstacles that directly affect the drivable area. A framework for the online modeling of the driving environment using a multi-beam LIDAR, i.e., a Velodyne HDL-64E LIDAR, which describes the 3D environment in the form of a point cloud, is reported in this article. First, ground segmentation is performed via multi-feature extraction of the raw data grabbed by the Velodyne LIDAR to satisfy the requirement of online environment modeling. Curbs and dynamic road obstacles are detected and tracked in different manners. Curves are fitted for curb points, and points are clustered into bundles whose form and kinematics parameters are calculated. The Kalman filter is used to track dynamic obstacles, whereas the snake model is employed for curbs. Results indicate that the proposed framework is robust under various environments and satisfies the requirements for online processing

VR Technologies in Cultural Heritage

This open access book constitutes the refereed proceedings of the First International Conference on VR Technologies in Cultural Heritage, VRTCH 2018, held in Brasov, Romania in May 2018. The 13 revised full papers along with the 5 short papers presented were carefully reviewed and selected from 21 submissions. The papers of this volume are organized in topical sections on data acquisition and modelling, visualization methods / audio, sensors and actuators, data management, restoration and digitization, cultural tourism

Building and sharing the cognition model of the environment with collaborative service robots

This research presents a shared cognition concept for building a cognition model collaboratively by robot and human. The proposed concept is based on an object-oriented approach that abstracts robot's perception, cognition, and knowledge to separate but interconnected elements. The shared cognition concept allows the human and robot share information related to objects in the environment for effective task execution and information exchange. The concept enables building a model using sensors, as well as inputting data from the user. User can utilize also robot's sensor data for inputting information. This utilizes the robot's perception of the environment in conjunction with human's cognitive understanding. The proposed concept can be used for exchanging information on the objects, their classes, identities, appearances, locations, structures, and states. Representation of perceived entities is done through observed objects, robot's cognitive understanding of the objects is represented by real objects, and the knowledge of objects' classes by meta-objects. Observed objects are created with segmentation which can be autonomous or assisted by human. Real objects are used to transfer the actual object information between human and robot. Recognition of objects is done by matching real and observed objects. Uncertainties of recognition and localization are handled by probabilistic approach. The model enables learning from perceived information allowing the model to improve its performance as more data is gathered. The cognition model can be used for collaborative task execution. Several aspects of the model are validated with two different platforms, WorkPartner service robot and Avant machine based semi-autonomous robot. Based on the tests, the proposed model is an effective mechanism for collaboratively exchanging spatial information between a robot and a human

Proceedings of the International Micro Air Vehicles Conference and Flight Competition 2017 (IMAV 2017)

The IMAV 2017 conference has been held at ISAE-SUPAERO, Toulouse, France from Sept. 18 to Sept. 21, 2017. More than 250 participants coming from 30 different countries worldwide have presented their latest research activities in the field of drones. 38 papers have been presented during the conference including various topics such as Aerodynamics, Aeroacoustics, Propulsion, Autopilots, Sensors, Communication systems, Mission planning techniques, Artificial Intelligence, Human-machine cooperation as applied to drones