Probabilistische Planungsverfahren für die deflektometrische Oberflächeninspektion

Bei der optischen Inspektion von spiegelnden Oberflächen wird die Deflektometrie eingesetzt. Mittels eines robotergeführten Sensorkopfes können auch Oberflächen untersucht werden, für die der Messbereich des Sensors zu klein ist, indem mehrerer Messungen mit unterschiedlichen Konfigurationen ausgeführt werden. Diese Arbeit untersucht das Problem der automatisierten Bestimmung optimaler Konfigurationen für eine vollständige Oberflächeninspektion mittels probabilistischer Planungsverfahren

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

Information-theoretic environment modeling for mobile robot localization

To enhance robotic computational efficiency without degenerating accuracy, it is imperative to fit the right and exact amount of information in its simplest form to the investigated task. This thesis conforms to this reasoning in environment model building and robot localization. It puts forth an approach towards building maps and localizing a mobile robot efficiently with respect to unknown, unstructured and moderately dynamic environments. For this, the environment is modeled on an information-theoretic basis, more specifically in terms of its transmission property. Subsequently, the presented environment model, which does not specifically adhere to classical geometric modeling, succeeds in solving the environment disambiguation effectively. The proposed solution lays out a two-level hierarchical structure for localization. The structure makes use of extracted features, which are stored in two different resolutions in a single hybrid feature-map. This enables dual coarse-topological and fine-geometric localization modalities. The first level in the hierarchy describes the environment topologically, where a defined set of places is described by a probabilistic feature representation. A conditional entropy-based criterion is proposed to quantify the transinformation between the feature and the place domains. This criterion provides a double benefit of pruning the large dimensional feature space, and at the same time selecting the best discriminative features that overcome environment aliasing problems. Features with the highest transinformation are filtered and compressed to form a coarse resolution feature-map (codebook). Localization at this level is conducted through place matching. In the second level of the hierarchy, the map is viewed in high-resolution, as consisting of non-compressed entropy-processed features. These features are additionally tagged with their position information. Given the identified topological place provided by the first level, fine localization corresponding to the second level is executed using feature triangulation. To enhance the triangulation accuracy, redundant features are used and two metric evaluating criteria are employ-ed; one for dynamic features and mismatches detection, and another for feature selection. The proposed approach and methods have been tested in realistic indoor environments using a vision sensor and the Scale Invariant Feature Transform local feature extraction. Through experiments, it is demonstrated that an information-theoretic modeling approach is highly efficient in attaining combined accuracy and computational efficiency performances for localization. It has also been proven that the approach is capable of modeling environments with a high degree of unstructuredness, perceptual aliasing, and dynamic variations (illumination conditions; scene dynamics). The merit of employing this modeling type is that environment features are evaluated quantitatively, while at the same time qualitative conclusions are generated about feature selection and performance in a robot localization task. In this way, the accuracy of localization can be adapted in accordance with the available resources. The experimental results also show that the hybrid topological-metric map provides sufficient information to localize a mobile robot on two scales, independent of the robot motion model. The codebook exhibits fast and accurate topological localization at significant compression ratios. The hierarchical localization framework demonstrates robustness and optimized space and time complexities. This, in turn, provides scalability to large environments application and real-time employment adequacies

Segmentación y posicionamiento 3D de robots móviles en espacios inteligentes mediante redes de cámaras fijas

La presente tesis doctoral surge con el objetivo de realizar contribuciones para la segmentación, identificación y posicionamiento 3D de múltiples robots móviles. Para ello se utiliza un conjunto de cámaras calibradas y sincronizadas entre sí, que se encuentran ubicadas en posiciones fijas del espacio en que se mueven los robots (espacio inteligente). No se contará con ningún conocimiento a priori de la estructura de los robots móviles ni marcas artificiales a bordo de los mismos. Tanto para la segmentación de movimiento como para la estimación de la posición 3D de los robots móviles se propone una solución basada en la minimización de una función objetivo, que incorpora información de todas las cámaras disponibles en el espacio inteligente. Esta función objetivo depende de tres grupos de variables: los contornos que definen la segmentación sobre el plano imagen, los parámetros de movimiento 3D (componentes de la velocidad lineal y angular en el sistema de referencia global) y profundidad de cada punto de la escena al plano imagen. Debido a que la función objetivo depende de tres grupos de variables, para su minimización se emplea un algoritmo greedy, iterativo, entre etapas. En cada una de estas etapas dos de los grupos de variables se suponen conocidos, y se resuelve la ecuación para obtener el restante. De forma previa a la minimización se realiza la inicialización tanto de las curvas que definen los contornos de la segmentación como de la profundidad de cada punto perteneciente a los robots. Además se requiere la estimación del número de robots presentes en la escena. Partiendo de que las cámaras se encuentran en posiciones fijas del espacio inteligente, la inicialización de las curvas se lleva a cabo comparando cada imagen de entrada con un modelo de fondo obtenido previamente. Tanto para el modelado de fondo, como para la comparación de las imágenes de entrada con el mismo se emplea el Análisis de Componentes Principales Generalizado (GPCA). Respecto a la profundidad se emplea Visual Hull 3D (VH3D) para relacionar la información de todas las cámaras disponibles, obteniendo un contorno aproximado de los robots móviles en 3D. Esta reconstrucción de los robots proporciona una buena aproximación de la profundidad inicial de todos los puntos pertenecientes a los robots. Por otro lado, el uso de una versión extendida de la técnica de clasificación k-medias permite obtener una estimación del número de robots presentes en la escena. Tras la segmentación de movimiento y la estimación de la posición 3D de todos los objetos móviles presentes en la escena, se procede a la identificación de los robots móviles. Esta identificación es posible debido a que los robots móviles son agentes controlados por el espacio inteligente, de forma que se cuenta con información acerca de las medidas de los sensores odométricos a bordo de los mismos. Para el seguimiento se propone el uso de un filtro de partículas extendido con proceso de clasificación (XPFCP). La elección de este estimador se debe a que, dado su carácter multimodal, permite el seguimiento de un número variable de elementos (robots móviles) empleando para ello un único estimador, sin necesidad de incrementar el vector de estado. Los resultados obtenidos a la salido del XPFCP son una buena estimación de la posición de los robots móviles en un instante posterior, por lo que esta información se realimenta a la etapa de inicialización de variables, permitiendo reducir el tiempo de procesamiento consumido por la misma. Las diferentes soluciones propuestas a lo largo de la tesis han sido validadas de forma experimental utilizando para ello diferentes secuencias de imágenes (con presencia de diferentes robots, personas, diversos objetos, cambios de iluminación, etc.) adquiridas en el espacio inteligente del Departamento de Electrónica de la Universidad de Alcalá (ISPACE-UAH)