RGB-D Scan Matching basado en Covariance Matrix Adaptation - Evolution Strategy

En el campo de la robótica, la búsqueda de algoritmos y métodos que permitan crear mapas robustos es uno de los temas más estudiados en los últimos años. Cada vez es mayor el interés en desarrollar robots autónomos, con el fin de emplearlos para tareas difíciles o que no pueden ser realizadas por los humanos, como por ejemplo exploraciones espaciales u operaciones de rescate. Para ello, es necesario que el robot sea capaz de enfrentarse a un entorno desconocido, y localizarse dentro de él. Así surge el problema del SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), que consiste en que el robot sea capaz de ir construyendo un mapa de un entorno desconocido, y a la vez ubicarse dentro de él. Un aspecto muy ligado a este problema es el scan matching, objeto principal de este trabajo. Con el scan matching se busca encontrar la transformación rígida (traslación y rotación) que alinea dos barridos del entorno diferentes. Estos barridos son proporcionados por sensores como cámaras RGB. A lo largo de los años, se han ido buscando nuevas técnicas con las que poder realizar el matching. Algunas de estas técnicas son las denominadas Estrategias Evolutivas, mediante las que se busca resolver problemas de optimización basándose en los procesos de la evolución natural. En estas técnicas, se tiene una población inicial que evoluciona y varía de acuerdo al valor de coste obtenido hasta que converge a una solución. En este trabajo se ha implementado una solución al scan matching basada en el Covariance Matrix Adaptation-Evolution Strategy. Con este método se busca realizar el matching entre dos scans minimizando una función de coste. Además se utilizan las propiedades del color para seleccionar los puntos característicos de cada barrido, reduciéndose el coste computacional del método.In the robotics field, the research of new algorithms and methods that allow creating robust maps is one of the most studied issues during the last years. Interest in developing autonomous robots is growing further, in order to use them for difficult tasks or other tasks that can not be done by humans, as for example space explorations or rescue operations. To do that, it is necessary that the robot has the capacity of dealing with an unknown environment and of being located itself in the map. For that matter SLAM problem appears (Simultaneous Localization and Mapping), which consists of the fact that the robot is capable of building a map of an unknown environment, and simultaneously of locating itself inside this environment. A highly related aspect to this problem is scan matching, which is the main subject of this project. Scan matching’s purpose is finding the rigid transformation (translation and rotation) that aligns two different scans of the environment. These scans are provided by sensors such as RGB cameras. Throughout the years, researchers have been looking for new techniques that could perform the matching. Some of these methods are the so called Evolutionary Strategies, by means of which it is look to solve optimization problems based on the process of natural evolution. In these techniques, there is an initial population that evolves and changes according to the cost value obtained until it converges to a solution. In this work, a solution of the Scan Matching problem has been implemented based on the Covariance Matrix Adaptation-Evolution Strategy algorithm. With this method it is look to achieve the matching between two scans by minimizing a cost function. Color properties are also used to select featured points in the scans, reducing the computational cost of the method.Ingeniería en Tecnologías Industriale

Desarrollo de módulo adaptador IoT para monitoreo y control de señales en sistemas que carecen de comunicación inalámbrica.

T3-2020En CETYS Universidad campus Mexicali, se trabaja en un proyecto de investigación que consiste en el desarrollo de un vehículo autónomo eléctrico para el transporte de la comunidad CETYS dentro del mismo campus. El cual ha tenido varias versiones de prototipos, que han provocado cambios a la arquitectura que se había planteado inicialmente, y con ello componentes se han removido y otros se agregaron, llegando a un punto en que se necesita un dispositivo que pueda comunicar el vehículo autónomo hacia al Internet y más específico aún a una nube, donde puede interactuar en ambas direcciones. Algunos de los dispositivos que integran el vehículo cuentan con módulos de comunicación W-Fi. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de un módulo adaptador para poder enviar información a una plataforma digital donde se pueda realizar un monitoreo e interacción de datos y comandos a larga distancia con múltiples dispositivos, sensores y actuadores, trabajando en la integración de diferentes protocolos de comunicación por medio de servicios de nube e Internet de las cosas. Para llegar a eso se utilizó una metodología de tres etapas, donde cada etapa aportará una o más características para Módulo Adaptador, además se obtendrán resultados que ayudarán a la siguiente etapa para la preparación de sus pruebas. En la primera etapa se enfoca en encontrar algún dispositivo ya interno del vehículo para funcionar como el módulo adaptador y el protocolo de comunicación alámbrico. En la segunda etapa su objetivo es especificar cuál es la nube que se utilizara, puede ser tanto privada, comercial o local, además de establecer el protocolo de comunicación de la capa de aplicación hacia la nube seleccionada. La última etapa se enfoca más en las pruebas ya con el dispositivo adaptador comunicándose con el resto de los dispositivos del vehículo y mando información a la nube para desplegarla en un tablero interactivo. Uno de los resultados de este trabajo fue un módulo adaptador conformado por dos dispositivos (ATmega 2560 y Wemo D1 mini) los cuales ya se encontraban dentro del vehículo. Adicionalmente a eso, se redujo el número de dispositivos que se requerían para su operación, la mejor nube que se probó fue una local. La información fue recolectada, enviada y desplegada correctamente en el tablero interactivo, con velocidades de transferencia aceptables para los requerimientos del proyecto.Maestri

Efficient 3D Segmentation, Registration and Mapping for Mobile Robots

Sometimes simple is better! For certain situations and tasks, simple but robust methods can achieve the same or better results in the same or less time than related sophisticated approaches. In the context of robots operating in real-world environments, key challenges are perceiving objects of interest and obstacles as well as building maps of the environment and localizing therein. The goal of this thesis is to carefully analyze such problem formulations, to deduce valid assumptions and simplifications, and to develop simple solutions that are both robust and fast. All approaches make use of sensors capturing 3D information, such as consumer RGBD cameras. Comparative evaluations show the performance of the developed approaches. For identifying objects and regions of interest in manipulation tasks, a real-time object segmentation pipeline is proposed. It exploits several common assumptions of manipulation tasks such as objects being on horizontal support surfaces (and well separated). It achieves real-time performance by using particularly efficient approximations in the individual processing steps, subsampling the input data where possible, and processing only relevant subsets of the data. The resulting pipeline segments 3D input data with up to 30Hz. In order to obtain complete segmentations of the 3D input data, a second pipeline is proposed that approximates the sampled surface, smooths the underlying data, and segments the smoothed surface into coherent regions belonging to the same geometric primitive. It uses different primitive models and can reliably segment input data into planes, cylinders and spheres. A thorough comparative evaluation shows state-of-the-art performance while computing such segmentations in near real-time. The second part of the thesis addresses the registration of 3D input data, i.e., consistently aligning input captured from different view poses. Several methods are presented for different types of input data. For the particular application of mapping with micro aerial vehicles where the 3D input data is particularly sparse, a pipeline is proposed that uses the same approximate surface reconstruction to exploit the measurement topology and a surface-to-surface registration algorithm that robustly aligns the data. Optimization of the resulting graph of determined view poses then yields globally consistent 3D maps. For sequences of RGBD data this pipeline is extended to include additional subsampling steps and an initial alignment of the data in local windows in the pose graph. In both cases, comparative evaluations show a robust and fast alignment of the input data

Integrierte Multi-Sensor-Fusion für die simultane Lokalisierung und Kartenerstellung für mobile Robotersysteme

In this work, probabilistic methods for combining multiple sensors utilizing multi-sensor fusion for robust and precise localization and mapping in heterogeneous outdoor environments are presented. Aspects of increasing the reliability of landmark recognition are highlighted, as well as the integration of additional absolute and relative sensors using advanced filtering techniques