Estrategia de localización cooperativa para sistemas multirobot

La localización cooperativa es ampliamente utilizada debido a que ofrece la oportunidad de que cada robot virtualmente extienda el rango de acción de sus propios sensores hacia áreas del entorno inalcanzables en un instante de tiempo, lugares de los que no se tendría conocimiento si no es por las observaciones compartidas por parte de otros miembros del sistema cooperativo. El hecho de compartir la información permite aprovechar la redundancia que ofrece un sistema cooperativo, para reducir la incertidumbre generada al estimar las posiciones de cada uno de los miembros cooperantes, todo lo anterior, gracias a que se cuenta con un canal de comunicación que permite llevar a cabo todas las comunicaciones inter-robots. Sin embargo, debido a la dependencia de un canal para la comunicación de todos los robots, se debe trabajar con un límite de información para que de esa manera no se sature el ancho de banda del sistema, además, se debe tener en cuenta que la información que se transmite entre robots, tiene un error implícito, indicando que la certeza de la información no está garantizada. Es así como en este documento se propone usar información exteroceptiva, utilizando marcas en el entorno, para que un grupo de robots comparta sus observaciones referentes a las marcas, y de esa manera determinen con una incertidumbre implícita la localización del resto de sus compañeros, aplicando métodos estadísticos para reducir dicha incertidumbre y mejorando la confiabilidad del sistema. El sistema será validado utilizando la herramienta software Player/Stage, simulando escenarios que permitan determinar si la incertidumbre asociada a la localización por detección de marcas puede ser reducida.PregradoINGENIERO(A) EN ELECTRÓNIC

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)