A Fuzzy LQR PID Control for a Two-Legged Wheel Robot with Uncertainties and Variant Height

This paper proposes a fuzzy LQR PID control for a two-legged wheeled balancing robot for keeping stability against uncertainties and variant heights. The proposed control includes the fuzzy supervisor, LQR, PID, and two calibrations. The fuzzy LQR is conducted to control the stability and motion of the robot while its posture changes with respect to time. The fuzzy supervisor is used to adjust the LQR control according to the robotic height. It consists of one input and one output. The input and output have three membership functions, respectively, to three postures of the robot. The PID control is used to control the posture of the robot. The first calibration is used to compensate for the bias value of the tilting angle when the robot changes its posture. The second calibration is applied to compute the robotic height according to the hip angle. In order to verify the effectiveness of the proposed control, a practical robot with the variant height is constructed, and the proposed control is embedded in the control board. Finally, two experiments are also conducted to verify the balancing and moving ability of the robot with the variant posture

Método para el registro automático de imágenes basado en transformaciones proyectivas planas dependientes de las distancias y orientado a imágenes sin características comunes

Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Físicas, Departamento de Arquitectura de Computadores y Automática, leída el 18-12-2015Multisensory data fusion oriented to image-based application improves the accuracy, quality and availability of the data, and consequently, the performance of robotic systems, by means of combining the information of a scene acquired from multiple and different sources into a unified representation of the 3D world scene, which is more enlightening and enriching for the subsequent image processing, improving either the reliability by using the redundant information, or the capability by taking advantage of complementary information. Image registration is one of the most relevant steps in image fusion techniques. This procedure aims the geometrical alignment of two or more images. Normally, this process relies on feature-matching techniques, which is a drawback for combining sensors that are not able to deliver common features. For instance, in the combination of ToF and RGB cameras, the robust feature-matching is not reliable. Typically, the fusion of these two sensors has been addressed from the computation of the cameras calibration parameters for coordinate transformation between them. As a result, a low resolution colour depth map is provided. For improving the resolution of these maps and reducing the loss of colour information, extrapolation techniques are adopted. A crucial issue for computing high quality and accurate dense maps is the presence of noise in the depth measurement from the ToF camera, which is normally reduced by means of sensor calibration and filtering techniques. However, the filtering methods, implemented for the data extrapolation and denoising, usually over-smooth the data, reducing consequently the accuracy of the registration procedure...La fusión multisensorial orientada a aplicaciones de procesamiento de imágenes, conocida como fusión de imágenes, es una técnica que permite mejorar la exactitud, la calidad y la disponibilidad de datos de un entorno tridimensional, que a su vez permite mejorar el rendimiento y la operatividad de sistemas robóticos. Dicha fusión, se consigue mediante la combinación de la información adquirida por múltiples y diversas fuentes de captura de datos, la cual se agrupa del tal forma que se obtiene una mejor representación del entorno 3D, que es mucho más ilustrativa y enriquecedora para la implementación de métodos de procesamiento de imágenes. Con ello se consigue una mejora en la fiabilidad y capacidad del sistema, empleando la información redundante que ha sido adquirida por múltiples sensores. El registro de imágenes es uno de los procedimientos más importantes que componen la fusión de imágenes. El objetivo principal del registro de imágenes es la consecución de la alineación geométrica entre dos o más imágenes. Normalmente, este proceso depende de técnicas de búsqueda de patrones comunes entre imágenes, lo cual puede ser un inconveniente cuando se combinan sensores que no proporcionan datos con características similares. Un ejemplo de ello, es la fusión de cámaras de color de alta resolución (RGB) con cámaras de Tiempo de Vuelo de baja resolución (Time-of-Flight (ToF)), con las cuales no es posible conseguir una detección robusta de patrones comunes entre las imágenes capturadas por ambos sensores. Por lo general, la fusión entre estas cámaras se realiza mediante el cálculo de los parámetros de calibración de las mismas, que permiten realizar la trasformación homogénea entre ellas. Y como resultado de este xii Abstract procedimiento, se obtienen mapas de profundad y de color de baja resolución. Con el objetivo de mejorar la resolución de estos mapas y de evitar la pérdida de información de color, se utilizan diversas técnicas de extrapolación de datos. Un factor crucial a tomar en cuenta para la obtención de mapas de alta calidad y alta exactitud, es la presencia de ruido en las medidas de profundidad obtenidas por las cámaras ToF. Este problema, normalmente se reduce mediante la calibración de estos sensores y con técnicas de filtrado de datos. Sin embargo, las técnicas de filtrado utilizadas, tanto para la interpolación de datos, como para la reducción del ruido, suelen producir el sobre-alisamiento de los datos originales, lo cual reduce la exactitud del registro de imágenes...Sección Deptal. de Arquitectura de Computadores y Automática (Físicas)Fac. de Ciencias FísicasTRUEunpu

MARIE, une architecture d'intégration de composants logiciels hétérogènes pour le développement de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome

""Aujourd'hui, la création de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome requiert l'intégration de nombreuses capacités motrices, sensorielles et cognitives au sein de chacun des projets réalisés. Ces capacités sont généralement issues de différents domaines de recherche, comme par exemple la navigation autonome, la planification, les interactions humain-machine, la localisation, la vision artificielle et le contrôle d'actionneurs, pour ne nommer que ceux-ci. D'un point de vue logiciel, deux défis de taille sont issus de ce besoin d'intégration : 1) la complexification de l'analyse des requis pour choisir, construire et interconnecter les différents composants logiciels qui permettent la réalisation de ces capacités, et 2) l'interconnectivité limitée des composants logiciels disponibles dans la communauté robotique causée par le fait qu'ils sont typiquement hétérogènes, c'est-à-dire qu'ils ne sont pas complètement compatibles ou interopérables. Cette thèse propose une solution principalement au défi d'interconnectivité limité en se basant sur la création d'une architecture d'intégration logicielle appelée MARIE, qui permet d'intégrer des composants logiciels hétérogènes utilisant une approche de prototypage rapide pour le développement de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome. Grâce à cette approche, la réalisation de systèmes décisionnels complets pourrait se faire plus tôt dans le cycle de développement, et ainsi favoriser l'analyse des requis nécessaires à l'intégration de chacun des composants logiciels du système. Les résultats montrent que grâce au développement de l'architecture d'intégration logicielle MARIE, plus de 15 composants logiciels provenant de sources indépendantes ont été intégrées au sein de plusieurs applications robotiques (réelles et simulées), afin de réaliser leurs systèmes décisionnels respectifs. L'adaptation des composants déjà existants dans la communauté robotique a permis notamment d'éviter la tâche souvent ardue de réécrire le code nécessaire pour chacun des composants dans un seul et même environnement de développement. Les résultats montrent également que grâce à une méthodologie d'évaluation logicielle appelée ARID, nous avons pu recueillir de l'information utile et pertinente à propos des risques associés à l'utilisation de MARIE pour réaliser une application choisie, sans devoir construire une application de test et sans avoir recours à de la documentation complète de l'architecture logicielle ni celle de l'application à créer. Cette méthode s'inscrit ainsi dans la liste des outils qui permettent de faciliter l'analyse des requis d'intégration reliés à la création de systèmes décisionnels en robotique mobile et autonome."