Desarrollo y evaluación de estrategias para aplicaciones de percepción 3D usando cámaras de rango

La evolución de sensores de profundidad de bajo coste en los últimos años ha permitido un uso más generalizado de las cámaras de rango. Su aplicación, gracias a que proporcionan información de profundidad en tiempo real, se ha ampliado a diversos ámbitos de percepción de objetos donde es necesario el conocimiento del entorno en tres dimensiones (3D) para poder interaccionar con él. Por este motivo, existe una demanda creciente de sistemas de percepción visual capaces de explotar la información procedente de los dispositivos de rango. Sin embargo, la mayoría de los enfoques existentes presentan limitaciones en entornos poco estructurados, comunes en el mundo real. El objetivo de esta tesis es contribuir al progreso de sistemas eficaces de percepción 3D de objetos en este tipo de entornos, abordando diversos retos aún sin resolver como la falta de información a priori o ruido en las imágenes. Para ello se ha diseñado una metodología que permite desarrollar estrategias para entornos complejos con el objetivo de dar solución a los desafíos de percepción planteados, explotando al máximo las características de la escena. Para validar la estrategia planteada se ha seguido una metodología guiada por escenarios, por lo que para su evaluación se han seleccionado tres entornos con diferente complejidad, y lo suficientemente significativos a la vez que complementarios entre sí. Cada contexto se enmarca dentro de un grupo de escenarios semiestructurados de percepción visual, clasificados según condiciones ambientales así como grado de información conocida a priori. Para cada escenario se propone una estrategia, la cual se desarrolla y se evalúa exhaustivamente en un contexto experimental, seleccionando el hardware así como el software a implementar más adecuado a los requisitos y necesidades del entorno. El enfoque descrito en esta tesis permite reducir la incertidumbre centrándose en un determinado contexto para plantear la estrategia a seguir, reduciendo el espacio de estados sin afectar a la tarea a desempeñar.The evolution of low cost depth sensors in recent years has allowed a more widespread use of range cameras. They provide depth information in real time so their application has been extended to various areas of object perception where three-dimensional (3D) knowledge of the environment is mandatory to interact with it. For this reason, there is a growing demand for visual perception systems to exploit the information from range devices. However, most existing approaches are limited in unstructured environments, which are common in the real world. The objective of this thesis is to contribute to the progress of 3D object perception in these environments, addressing open challenges like lack of prior information or picture noise. A methodology to develop strategies for complex environment has been designed to solve the challenges, exploiting the characteristics of the scene. The strategy is validated following a methodology based on scenarios, so three environments have been selected with different complexity. These are sufficiently significant and complementary. Each context is part of a group of perception unstructured scenarios, classified by environmental conditions and the degree of information known a priori. For each scenario, a strategy is proposed, which is developed and evaluated thoroughly in an experimental context. This has also taken into account that hardware and software should be appropriated to the requirements and environmental needs. The approach described in this thesis decreases uncertainty by focusing on a particular context. Furthermore the state space is reduced without affecting the task to be performed.Esta tesis ha sido parcialmente financiada por el proyecto europeo HANDLE, dentro del Séptimo Programa Marco de la Comunidad Europea en virtud del acuerdo de subvención ICT 231640. También ha sido parcialmente financiada por una beca de Formación de Personal Investigador de la Universidad Carlos III de Madrid (PIF-UC3M ref. 03-1213).European Community's Seventh Framework ProgramPrograma Oficial de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y AutomáticaPresidente: José María Sebastián y Zúñiga.- Secretario: Juan Antonio Escalera Piña.- Vocal: Óscar Reinoso Garcí

Dynamic obstacles avoidance algorithms for unmanned ground vehicles

En las últimas décadas, los vehículos terrestres no tripulados (UGVs) están siendo cada vez más empleados como robots de servicios. A diferencia de los robots industriales, situados en posiciones fijas y controladas, estos han de trabajar en entornos dinámicos, compartiendo su espacio con otros vehículos y personas. Los UGVs han de ser capaces de desplazarse sin colisionar con ningún obstáculo, de tal manera que puedan asegurar tanto su integridad como la del entorno. En el estado del arte encontramos algoritmos de navegación autónoma diseñados para UGVs que son capaces de planificar rutas de forma segura con objetos estáticos y trabajando en entornos parcialmente controlados. Sin embargo, cuando estos entornos son dinámicos, se planifican rutas más peligrosas y que a menudo requieren de un mayor consumo de energía y recursos, e incluso pueden llegar a bloquear el UGV en un mínimo local. En esta tesis, la adaptación de algunos algoritmos disponibles en el estado del arte para trabajar en entornos dinámicos han sido planteados. Estos algoritmos incluyen información temporal tales como los basados en arcos de curvatura (PCVM y DCVM) y los basados en ventanas dinámicas (DW4DO y DW4DOT). Además, se ha propuesto un planificador global basado en Lattice State Planner (DLP) que puede resolver situaciones donde los evitadores de obstáculos reactivos no funcionan. Estos algoritmos han sido validados tanto en simulación como en entornos reales, utilizando distintas plataformas robóticas, entre las que se incluye un robot asistente (RoboShop) diseñado y construido en el marco de esta tesis

Laser-Based Detection and Tracking of Moving Obstacles to Improve Perception of Unmanned Ground Vehicles

El objetivo de esta tesis es desarrollar un sistema que mejore la etapa de percepción de vehículos terrestres no tripulados (UGVs) heterogéneos, consiguiendo con ello una navegación robusta en términos de seguridad y ahorro energético en diferentes entornos reales, tanto interiores como exteriores. La percepción debe tratar con obstáculos estáticos y dinámicos empleando sensores heterogéneos, tales como, odometría, sensor de distancia láser (LIDAR), unidad de medida inercial (IMU) y sistema de posicionamiento global (GPS), para obtener la información del entorno con la precisión más alta, permitiendo mejorar las etapas de planificación y evitación de obstáculos. Para conseguir este objetivo, se propone una etapa de mapeado de obstáculos dinámicos (DOMap) que contiene la información de los obstáculos estáticos y dinámicos. La propuesta se basa en una extensión del filtro de ocupación bayesiana (BOF) incluyendo velocidades no discretizadas. La detección de velocidades se obtiene con Flujo Óptico sobre una rejilla de medidas LIDAR discretizadas. Además, se gestionan las oclusiones entre obstáculos y se añade una etapa de seguimiento multi-hipótesis, mejorando la robustez de la propuesta (iDOMap). La propuesta ha sido probada en entornos simulados y reales con diferentes plataformas robóticas, incluyendo plataformas comerciales y la plataforma (PROPINA) desarrollada en esta tesis para mejorar la colaboración entre equipos de humanos y robots dentro del proyecto ABSYNTHE. Finalmente, se han propuesto métodos para calibrar la posición del LIDAR y mejorar la odometría con una IMU