Navegación Autónoma de un vehículo Pequeño en Interiores Empleando Visión Artificial y Diferentes Sensores

En este trabajo se presenta una propuesta para la navegación en interiores de un robot pequeño, con arquitectura de vehículo con ruedas. Para la navegación autónoma se implementa un algoritmo de planeación de trayectorias en donde se toma información del entorno para reconocimiento de objetos mediante técnicas de visión artificial y sensores de proximidad para medición y cálculo de la distancia entre el robot y los posibles obstáculos encontrados, de esta forma se recalcula la trayectoria necesaria para evitar choques. Por otra parte, se trabaja la optimización del tiempo y seguridad de navegación, ajustando la velocidad en función de la rugosidad del suelo, a saber: 1) avance rápido en superficies de alta rugosidad, 2) avance lento en superficies de baja rugosidad, posibilitando la disminución del deslizamiento de las ruedas y mejorando el cálculo, por odometría, de la posición del robot dentro de su entorno. Se presentan las técnicas de extracción de características y las arquitecturas y tipos de redes neuronales artificiales empleados tanto para el reconocimiento de objetos como de los tipos de texturas. Se muestran los resultados obtenidos al realizar pruebas de navegación en diferentes entornos en interiores en donde se presentan tanto los tiempos de recorrido como la distancia entre la posición deseada y la posición final del robot. Las pruebas se realizan en la plataforma robótica LEGO Mindstorm EV3.Beca para estudios de posgrado CONACyT No. de cuenta: 153001

Estudo e desenvolvimento de um sistema de autolocalização para um veículo autónomo

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresO desenvolvimento de sistemas de localização robustos, eficientes e de baixo custo permanece como uma das questões importantes dos veículos autónomos. Esta dissertação foi desenvolvida em parceria com o CEiiA e tem como principal objetivo o desenvolvimento de um sistema de autolocalização de baixo custo para um veículo autónomo que circulará no exterior. O cumprimento deste objetivo envolveu a especificação, implementação e teste de um protótipo. Envolveu também o desenvolvimento do firmware do microcontrolador (C/C++) para realizar a recolha e comunicação dos dados recolhidos pelos diversos sensores. A plataforma móvel utilizada para testes foi uma bicicleta na qual se integraram um módulo GPS, um encoder absoluto, um alternador (utilizado como um encoder incremental), um giroscópio, um acelerómetro e um magnetómetro. Os dados são adquiridos a uma frequência de 40 Hz e guardados num cartão μSD ou transmitidos através de um módulo de comunicação sem fios XBee. Para realizar a fusão sensorial exploraram-se o filtro complementar, o filtro de Kalman Extended e o filtro de Kalman Unscented, através do software Matlab. De forma a permitir a visualização dos resultados, desenvolveu-se uma interface gráfica em HTML, CSS e Javascript. Realizaram-se diversos testes ao sistema, tendo-se obtido na medição da posição do veículo um erro máximo de 10 m por parte do GPS. Foi também verificado que o erro da odometria é proporcional ao aumento da complexidade da trajetória e da distância percorrida. De entre os três filtros aplicados, o filtro complementar revelou ser uma solução satisfatória para percursos simples. Não houve diferenças significativas entre os resultados obtidos com os diferentes filtros de Kalman.The development of robust, efficient and low-cost localization systems remains one of the important issues of autonomous vehicles. This dissertation was developed in partnership with CEiiA and its main objective is the development of a low-cost self-localization system for an autonomous vehicle that will circulate in a non-controlled environment. The fulfillment of this objective involved the specification, implementation and testing of a prototype. It also involved the development of microcontroller firmware (C/C++) to gather and communicate the data collected by the various sensors. The mobile platform used for testing was a bicycle in which a GPS module, an absolute encoder, an alternator (used as an incremental encoder), a gyroscope, an accelerometer and a magnetometer were integrated. The data is acquired at a frequency of 40Hz and stored on a μSD card or transmitted through an XBee wireless communication module. The Complementary filter, the Extended Kalman filter and the Unscented Kalman filter were explored through Matlab software. In order to allow the visualization of the results, a graphical user interface was developed in HTML, CSS and Javascript. Several tests were performed on the system, and a maximum error of 10 m was obtained by the GPS in the vehicle position measurement. It was also verified that the error of the odometry is proportional to the increase of the complexity and distance covered. Of the three filters applied, the complimentary filter proved to be a satisfactory solution for simple routes. There was no significant differences between the results obtained with the different Kalman filters

Pose estimation and data fusion algorithms for an autonomous mobile robot based on vision and IMU in an indoor environment

Thesis (PhD(Computer Engineering))--University of Pretoria, 2021.Autonomous mobile robots became an active research direction during the past few years, and they are emerging in different sectors such as companies, industries, hospital, institutions, agriculture and homes to improve services and daily activities. Due to technology advancement, the demand for mobile robot has increased due to the task they perform and services they render such as carrying heavy objects, monitoring, delivering of goods, search and rescue missions, performing dangerous tasks in places like underground mines. Instead of workers being exposed to hazardous chemicals or environments that could affect health and put lives at risk, humans are being replaced with mobile robot services. It is with these concerns that the enhancement of mobile robot operation is necessary, and the process is assisted through sensors. Sensors are used as instrument to collect data or information that aids the robot to navigate and localise in its environment. Each sensor type has inherent strengths and weaknesses, therefore inappropriate combination of sensors could result into high cost of sensor deployment with low performance. Regardless, the potential and prospect of autonomous mobile robot, they are yet to attain optimal performance, this is because of integral challenges they are faced with most especially localisation. Localisation is one the fundamental issues encountered in mobile robot which demands attention and the challenging part is estimating the robot position and orientation of which this information can be acquired from sensors and other relevant systems. To tackle the issue of localisation, a good technique should be proposed to deal with errors, downgrading factors, improper measurement and estimations. Different approaches are recommended in estimating the position of a mobile robot. Some studies estimated the trajectory of the mobile robot and indoor scene reconstruction using a monocular visual odmometry. This approach cannot be feasible for large zone and complex environment. Radio frequency identification (RFID) technology on the other hand provides accuracy and robustness, but the method depend on the distance between the tags, and the distance between the tags and the reader. To increase the localisation accuracy, the number of RFID tags per unit area has to be increased. Therefore, this technique may not result in economical and easily scalable solution because of the increasing number of required tags and the associated cost of their deployment. Global Positioning System (GPS) is another approach that offers proved results in most scenarios, however, indoor localization is one of the settings in which GPS cannot be used because the signal strength is not reliable inside a building. Most approaches are not able to precisely localise autonomous mobile robot even with the high cost of equipment and complex implementation. Most the devices and sensors either requires additional infrastructures or they are not suitable to be used in an indoor environment. Therefore, this study proposes using data from vision and inertial sensors which comprise 3-axis of accelerometer and 3-axis of gyroscope, also known as 6-degree of freedom (6-DOF) to determine pose estimation of mobile robot. The inertial measurement unit (IMU) based tracking provides fast response, therefore, they can be considered to assist vision whenever it fails due to loss of visual features. The use of vision sensor helps to overcome the characteristic limitation of the acoustic sensor for simultaneous multiple object tracking. With this merit, vision is capable of estimating pose with respect to the object of interest. A singular sensor or system is not reliable to estimate the pose of a mobile robot due to limitations, therefore, data acquired from sensors and sources are combined using data fusion algorithm to estimate position and orientation within specific environment. The resulting model is more accurate because it balances the strengths of the different sensors. Information provided through sensor or data fusion can be used to support more-intelligent actions. The proposed algorithms are expedient to combine data from each of the sensor types to provide the most comprehensive and accurate environmental model possible. The algorithms use a set of mathematical equations that provides an efficient computational means to estimate the state of a process. This study investigates the state estimation methods to determine the state of a desired system that is continuously changing given some observations or measurements. From the performance and evaluation of the system, it can be observed that the integration of sources of information and sensors is necessary. This thesis has provided viable solutions to the challenging problem of localisation in autonomous mobile robot through its adaptability, accuracy, robustness and effectiveness.NRFUniversity of PretoriaElectrical, Electronic and Computer EngineeringPhD(Computer Engineering)Unrestricte

Komponentenbasierte Überwachung hybrider Systeme durch den Einsatz formaler Methoden

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines neuen Verfahrens zum nahtlosen Komponentenentwurf und zur Systemüberwachung durch ein einheitliches Modell, das die Anforderungen der Entwicklung von komplexen dynamischen Systemen erfüllt und somit einen Beitrag zum Entwurf verlässlicher Systeme leistet. Hierfür wird die komponentenbasierte Design-Methodologie KobrA eingesetzt, weil diese eine schrittweise Komponentenzerlegung auf verschiedenen Abstraktionsebenen und Sichten durchführt. Sie beinhaltet sowohl „Top-down“-Elemente als auch „Bottom-up“-Ansätze, die für eine effiziente prototypische Systemrealisierung geeignet sind. Mit der Entwicklung eines formalen echtzeitfähigen Überwachungs- und Fehlererkennungsmechanismus wird die KobrA-Methode durch eine formale Modellierungssprache erweitert, welche sowohl für die Softwareentwickler als auch für die Ingenieure verständlich sein soll. Aus diesem Grund sollte diese Sprache eine eindeutige und streng definierte Semantik besitzen. Die einheitliche Beschreibung der Systemkomponenten sowie der Überwachungskomponenten durch denselben formalen Sprachmittel ermöglicht die systematische Einbettung der Überwachung über den gesamten Entwicklungsprozess und dessen Ausführung während des Betriebs. Petri-Netze gehören zur Graphentheorie und zählen seit mehreren Jahren zu den mächtigsten Spezifikationswerkzeugen in verschiedenen Gebieten. Sie erlauben die Beschreibung des Komponentenverhaltens durch ein Netzwerk, bestehend aus Knoten und aus Bedingungen für den Datenfluss zwischen diesen Knoten. Wesentliche Vorteile von Petri-Netzen sind zum einen ihre formale mathematische Formulierung, die auf einem soliden theoretischen Fundament beruht, sowie zum anderen die explizite Abbildung des Prozesszustandes über ein Markierungskonzept. Petri-Netze ermöglichen zusätzlich die Darstellung sequentieller, sich gegenseitig ausschließender sowie paralleler Aktivitäten, die Modellierung und Visualisierung von Systemverhalten sowie die Nebenläufigkeit und die Synchronisation von kooperativen Prozessen. In dieser Arbeit erfolgt die Verhaltensbeschreibung der Überwachungskomponenten durch eine neue Klasse von Petri-Netzen, so genannte „Modifizierte Partikel Petri-Netze“ (engl., Modified Particle Petri Nets „MPPN“). Diese Netzklasse beinhaltet hybride Petri-Netze für die Modellierung des hybriden Systemverhaltens und einen Partikelfilter als probabilistische Erweiterung, um die Überwachung als Tracking-Problem aufzufassen. Petri-Netze bieten eine vollständige und konsistente Beschreibung der Prozesse, die graphische Anschauung sowie Simulation und Animation als Testmöglichkeit bereits während der Entwurfsphase. Die Kombination aus KobrA-Beschreibungsformalismus und Petri-Netzen erlaubt eine anschauliche, modular und hierarchisch strukturierte Modellierung, direkt in einer formalen Sprache. Durch unterstützende Werkzeuge, die im Rahmen dieser Arbeit entwickelt sind, kann die Realisierung der Überwachungskomponente direkt aus der Spezifikation generiert werden. Hierfür wird das Petri-Netzmodell in ein textuelles kompaktes XML-Austauschformat (engl., „Extensible Markup Language“) transformiert, welche sich an dem PNML-Standard (engl., „Petri Net Markup Language“) orientiert. Diese generische Vorlage enthält das Komponentenverhalten und die für den Überwachungsprozess notwendigen Parameter. Der besondere Aspekt für den Einsatz derselben formalen Methode, nämlich die Petri-Netze, sowohl für die Spezifikation als auch für die Realisierung, beruht auf zwei Zielen. Das primäre Ziel ist, ein einheitliches verständliches Ausdrucksmittel für die Entwurfsphase eines Systems zu stellen, mit dem alle Aspekte des ausgewählten Abstraktionsniveaus unmissverständlich dargestellt werden können. Denn Spezifikationsdokumente in natürlichen Sprachen sind anfällig für Missverständnisse, während formale Spezifikationen auf mathematischen Beschreibungen und eindeutiger Semantik und Syntaxen basieren. Das sekundäre Ziel ist eine formale überprüfbare Spezifikation (mittels eines Simulationswerkzeuges) als solide Basis für die Realisierungsphase zu bilden. Denn eine automatisch verifikationsbasierte Systementwicklung stellt eine Möglichkeit zur Erhöhung der Systemverlässlichkeit dar. Die andere Möglichkeit basiert auf der Robustheit des Überwachungsverfahrens während der Betriebsphase