External localization system for mobile robotics

We present a fast and precise vision-based software intended for multiple robot localization. The core component of the proposed localization system is an efficient method for black and white circular pattern detection. The method is robust to variable lighting conditions, achieves sub-pixel precision, and its computational complexity is independent of the processed image size. With off-the-shelf computational equipment and low-cost camera, its core algorithm is able to process hundreds of images per second while tracking hundreds of objects with millimeter precision. We propose a mathematical model of the method that allows to calculate its precision, area of coverage, and processing speed from the camera’s intrinsic parameters and hardware’s processing capacity. The correctness of the presented model and performance of the algorithm in real-world conditions are verified in several experiments. Apart from the method description, we also publish its source code; so, it can be used as an enabling technology for various mobile robotics problems

La distribución G0A en el modelado y análisis de imágenes de radar de apertura sintética

Los datos provenientes de un sistema de iluminación por radiación coherente, como lo son los datos de radar de apertura sintética - SAR (Synthetic Aperture Radar), pueden modelarse con el modelo multiplicativo. Este modelo es muy conveniente para explicar las características estadísticas de estos datos. El retorno multilook en formato amplitud se modela como una variable aleatoria que es el producto de otras dos variables aleatorias independientes. Estas variables aleatorias corresponden al backscatter y al ruido speckle. El modelo para el segundo, para el formato aquí considerado, es universalmente aceptado como la distribución Raiz Cuadrada de Gamma. Por otro lado, el modelo a utilizar para el backscatter solamente dependerá, idealmente, de algunos parámetros que representarán la información disponible a cerca de la rugosidad y de la textura de la imagen. Se pueden utilizar diferentes distribuciones para modelar el backscatter. Esta elección dependerá del grado de homogeneidad presente en las imágenes. Las distribuciones K han sido muy utilizadas para modelar datos que han sido generados por un sistema de iluminación coherente, en particular para imágenes SAR . El modelo multiplicativo clásico postula que el retorno en amplitud de áreas no homogéneas obedece un tipo de distribución K llamado KA. Si el área es homogénea la distribución Γ½ modelará bien los datos y, por ser ésta un caso particular de la anterior, se preserva la validez del modelo KA. Sin embargo, las distribuciones KA no modelan bien los datos provenientes de áreas muy heterogéneas. Se ha propuesto el uso de las llamadas distribuciones Gº, para el modelado de áreas extremamente heterogéneas. En este trabajo se estudia la factibilidad de substituir la distribución KA por la distribución GºA en el ajuste de datos. Con este fin se propondrá una aproximación entre ambas distribuciones. Se verificará que la aproximación de la distribución KA por la distribución GºA tiene sentido práctico, concluyendo que se debe adoptar como verdadero modelo a la distribución GºA

WhyCon: an efficient, marker-based localization system

We present an open-source marker-based localization system intended as a low-cost easy-to-deploy solution for aerial and swarm robotics. The main advantage of the presented method is its high computational efficiency, which allows its deployment on small robots with limited computational resources. Even on low-end computers, the core component of the system can detect and estimate 3D positions of hundreds of black and white markers at the maximum frame-rate of standard cameras. The method is robust to changing lighting conditions and achieves accuracy in the order of millimeters to centimeters. Due to its reliability, simplicity of use and availability as an open-source ROS module (http://purl.org/robotics/whycon), the system is now used in a number of aerial robotics projects where fast and precise relative localization is required

Monte Carlo localization for teach-and-repeat feature-based navigation

This work presents a combination of a teach-and-replay visual navigation and Monte Carlo localization methods. It improves a reliable teach-and-replay navigation method by replacing its dependency on precise dead-reckoning by introducing Monte Carlo localization to determine robot position along the learned path. In consequence, the navigation method becomes robust to dead-reckoning errors, can be started from at any point in the map and can deal with the `kidnapped robot' problem. Furthermore, the robot is localized with MCL only along the taught path, i.e. in one dimension, which does not require a high number of particles and significantly reduces the computational cost. Thus, the combination of MCL and teach-and-replay navigation mitigates the disadvantages of both methods. The method was tested using a P3-AT ground robot and a Parrot AR.Drone aerial robot over a long indoor corridor. Experiments show the validity of the approach and establish a solid base for continuing this work

Seguimiento de objetos en video usando contornos activos y bounding boxes

El seguimiento de objetos en forma automática a lo largo de una secuencia de imágenes tiene aplicaciones en áreas tan diversas como robótica, animación, sistemas de seguridad o diagnóstico médico. El algoritmo de seguimiento utilizado en este trabajo comienza con la definición de una curva B-Spline que es el área inicial de búsqueda del contorno de un objeto. Luego se consideran una serie de segmentos de rectas normales a esta curva y se aplica algún método de detección de bordes para hallar puntos sobre el contorno a lo largo de las rectas. Para que el algoritmo de seguimiento del objeto sea exitoso es necesario que la estimación inicial sea muy precisa. En este trabajo se presenta un nuevo método estable y eficiente para evitar errores de parametrización al ajustar el contorno del objeto con una curva B-Spline al comienzo del método de seguimiento. Se utiliza una estructura de aceleración para evitar conflictos al estimar el contorno del objeto. El algoritmo modificado se prueba en videos reales y se observan excelentes resultados.The automatic tracking of objects along a sequence of images has applications in different areas as robotics, animation, security systems or medical diagnosis. The tracking algorithm used in this paper starts fitting the contour of an object, using a B-Spline curve as the initial search region. The next step is to sample normal vectors at regularly-spaced points along this curve and to detect points on the border of the object by applying some image-processing filter along the curve normals. A good initial estimate is required for the tracking algorithm to be successful. This paper presents a method to avoid parametrization errors when fitting the outline of the object at the beginning of the tracking. It has the advantage of being simple and efficient. Conflicts when fitting the contour of the object are avoided using an acceleration structure. The modified algorithm is tested against real videos with excellent results.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Seguimiento de objetos en video usando contornos activos y bounding boxes

El seguimiento de objetos en forma automática a lo largo de una secuencia de imágenes tiene aplicaciones en áreas tan diversas como robótica, animación, sistemas de seguridad o diagnóstico médico. El algoritmo de seguimiento utilizado en este trabajo comienza con la definición de una curva B-Spline que es el área inicial de búsqueda del contorno de un objeto. Luego se consideran una serie de segmentos de rectas normales a esta curva y se aplica algún método de detección de bordes para hallar puntos sobre el contorno a lo largo de las rectas. Para que el algoritmo de seguimiento del objeto sea exitoso es necesario que la estimación inicial sea muy precisa. En este trabajo se presenta un nuevo método estable y eficiente para evitar errores de parametrización al ajustar el contorno del objeto con una curva B-Spline al comienzo del método de seguimiento. Se utiliza una estructura de aceleración para evitar conflictos al estimar el contorno del objeto. El algoritmo modificado se prueba en videos reales y se observan excelentes resultados.The automatic tracking of objects along a sequence of images has applications in different areas as robotics, animation, security systems or medical diagnosis. The tracking algorithm used in this paper starts fitting the contour of an object, using a B-Spline curve as the initial search region. The next step is to sample normal vectors at regularly-spaced points along this curve and to detect points on the border of the object by applying some image-processing filter along the curve normals. A good initial estimate is required for the tracking algorithm to be successful. This paper presents a method to avoid parametrization errors when fitting the outline of the object at the beginning of the tracking. It has the advantage of being simple and efficient. Conflicts when fitting the contour of the object are avoided using an acceleration structure. The modified algorithm is tested against real videos with excellent results.V Workshop de Computación Gráfica, Imágenes Y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de un filtro stack en imágenes con ruido speckle

Las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) o las generadas con sistemas de ultrasonido, son muy difíciles de analizar e interpretar debido a que están contaminadas por el ruido speckle. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, que tiene el objetivo de atenuar el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que no tiene ruido y otra contaminada con un ruido de distribución similar al de la imagen que se quiere tratar. Con el fin de hallar bordes de objetos se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline deformables. Se han hecho pruebas con imágenes sintéticas y reales, obteniéndose muy buenos resultados.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A practical multirobot localization system

We present a fast and precise vision-based software intended for multiple robot localization. The core component of the software is a novel and efficient algorithm for black and white pattern detection. The method is robust to variable lighting conditions, achieves sub-pixel precision and its computational complexity is independent of the processed image size. With off-the-shelf computational equipment and low-cost cameras, the core algorithm is able to process hundreds of images per second while tracking hundreds of objects with a millimeter precision. In addition, we present the method's mathematical model, which allows to estimate the expected localization precision, area of coverage, and processing speed from the camera's intrinsic parameters and hardware's processing capacity. The correctness of the presented model and performance of the algorithm in real-world conditions is verified in several experiments. Apart from the method description, we also make its source code public at \emph{http://purl.org/robotics/whycon}; so, it can be used as an enabling technology for various mobile robotic problems

Segmentación de imágenes SAR usando filtros Stack y curvas B-spline

Las imágenes generadas con sistemas de iluminación coherente, como las de Radar de Apertura Sintética (SAR) son muy difíciles de segmentar porque poseen ruido speckle. El ruido speckle es especialmente complejo de remover, debido a su naturaleza no aditiva. Estas imágenes pueden tener zonas homogéneas, heterogéneas o muy heterogéneas, correspondientes a zonas de pastura, bosque o urbanas, respectivamente. La extracción de los bordes entre las diferentes regiones es un tema importante en análisis de imágenes y se utiliza en diversas aplicaciones. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, denominado stack filter, que tiene el objetivo de remover el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que se supone ideal (sin ruido) y otra imagen con un ruido speckle. Con el fin de hallar bordes de diferentes regiones en la imagen, se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline y una distribución estadística adecuada. El algoritmo propuesto se aplica a imágenes SAR reales y se obtienen muy buenos resultados.III Workshop de Computación Gráfica, Imágenes y Visualización (WCGIV)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicación de un filtro stack en imágenes con ruido speckle

Las imágenes de radar de apertura sintética (SAR) o las generadas con sistemas de ultrasonido, son muy difíciles de analizar e interpretar debido a que están contaminadas por el ruido speckle. En este trabajo se presenta la aplicación de un filtro adaptativo no lineal, que tiene el objetivo de atenuar el ruido speckle y mejorar la imagen para facilitar la búsqueda de características. Está basado en el entrenamiento con dos imágenes, una que no tiene ruido y otra contaminada con un ruido de distribución similar al de la imagen que se quiere tratar. Con el fin de hallar bordes de objetos se aplica un algoritmo de extracción de contornos basado en curvas B-spline deformables. Se han hecho pruebas con imágenes sintéticas y reales, obteniéndose muy buenos resultados.Eje: OtrosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI