Insect inspired visual motion sensing and flying robots

International audienceFlying insects excellently master visual motion sensing techniques. They use dedicated motion processing circuits at a low energy and computational costs. Thanks to observations obtained on insect visual guidance, we developed visual motion sensors and bio-inspired autopilots dedicated to flying robots. Optic flow-based visuomotor control systems have been implemented on an increasingly large number of sighted autonomous robots. In this chapter, we present how we designed and constructed local motion sensors and how we implemented bio-inspired visual guidance scheme on-board several micro-aerial vehicles. An hyperacurate sensor in which retinal micro-scanning movements are performed via a small piezo-bender actuator was mounted onto a miniature aerial robot. The OSCAR II robot is able to track a moving target accurately by exploiting the microscan-ning movement imposed to its eye's retina. We also present two interdependent control schemes driving the eye in robot angular position and the robot's body angular position with respect to a visual target but without any knowledge of the robot's orientation in the global frame. This "steering-by-gazing" control strategy, which is implemented on this lightweight (100 g) miniature sighted aerial robot, demonstrates the effectiveness of this biomimetic visual/inertial heading control strategy

Detección e identificación de objetos dinámicos en sistemas multi-robot.

El presente documento contiene la memoria del proyecto de fin de máster titulado Detección e identificación de objetos móviles en sistemas multirobot. El principal objetivo de este proyecto es desarrollar una serie de algoritmos que permitan detectar e identificar objetos móviles desde una plataforma robótica, así como compartir la información obtenida entre los diferentes robots que componen el sistema. En primer lugar se ha realizado un estudio de la necesidad de estos sistemas y del estado actual de la tecnología en este campo, aplicado en su mayor parte a la seguridad y vigilancia. También se ha realizado un estudio en profundidad del estado del arte en estos sectores, en particular el análisis de sistemas láser y algoritmos de seguimiento de objetos dinámicos (DATMO – Detection and Tracking of Mobile Objects). Una vez estudiado el problema y las soluciones ya existentes se ha optado por desarrollar una solución teórica aplicable a diferentes plataformas y sistemas. Se ha separado el problema en tareas independientes para encontrar la mejor solución a cada una: la detección, la identificación y la fusión de información entre las diferentes plataformas. Para la detección (véase capítulo 3), se ha optado por la diferenciación directa de las matrices de distancia del láser, aplicando después una serie de filtros para obtener los puntos que conforman cada objeto. Se han utilizado dos algoritmos de identificación diferentes (véase capítulo 4). Mientras que uno de ellos utiliza solamente la información obtenida del láser, el otro fusiona la información proveniente de varios sensores y, mediante un filtro de Kalman de estado variable, predice e identifica los objetos de forma óptima. En el capítulo 5 se describe un algoritmo de fusión de información que permite integrar las listas de objetos detectadas por diferentes robots, compartiendo así la información entre ellos. Como este sistema pretende estar instalado en robots móviles se ha desarrollado un algoritmo de detección de movimiento a partir del láser que funciona mientras el robot se desplaza (véase capítulo 6). Por último, se han aplicado todos estos desarrollos a un proyecto europeo, el NM-RS (Networked Multi-Robot Systems), incluyéndose en el capítulo 7 los resultados de algunas de las simulaciones realizadas. Los resultados obtenidos han sido satisfactorios y se ha comprobado que todos los algoritmos cumplen su propósito y son útiles a la hora de desempeñar la función para la que han sido desarrollados