Integración de un sistema de visión artificial a una plataforma móvil para la navegación autónoma

En este proyecto se realizó la integración de un sistema de visión estereoscópica a un robot móvil para la navegación autónoma, el procedimiento anterior se llevo a cabo mediante diferentes fases, como primer ítem se escogen las cámaras teniendo en cuenta las características de cada una de las opciones contempladas, posteriormente se hace el diseño mecánico, electrónico y de software, examinando restricciones y requerimientos. Luego se hace una descripción del procedimientos realizado en la construcción del robot e implementación del software, el último utilizando el lenguaje de programación C++ y la librería Open CV. Para la programación del software se tienen en cuenta dos fines específicos, el hallazgo de profundidades mediante el mapa de disparidad y la delimitación del camino y guiado del robot mediante diversos algoritmos y la utilización de Xbee, estas actividades tienen como requisito previo la calibración de las cámaras. Finalmente, se realizó la validación de resultados en diversos escenarios que tienen como característica común una delimitación clara del camino, es decir nos permite una identificación de los bordes que presentan. En este punto se narran los inconvenientes ya ciertos obtenidos tras la ejecución del proyectoPregrad

Aproximación a la navegación autónoma de una plataforma móvil, mediante visión estereoscópica artificial

An artificial vision tries to capture relevant information from environment using cameras as sensors of certain characteristics (shapes, colors, textures, etc.) for a proper functioning of some mechanisms. In order to get an identical image to real environment, it is required to generate stereoscopic images that allow us to get the depth and thus a 3D representation. This paper shows an artificial stereoscopic vision system incorporated to a mobile robot to recognize and follow the center of a path. Such a system handles the capture, processing and characterization of images using offline procedures such to standardize cameras and online methods for a disparity mapping generation, application of the Canny edge detector and the Hough transform, using the OpenCV libraries in Win32 Console project in C++. It`s important to mention that algorithms developed in this work are fundamentally for structured environments. Environments can classified as follows: structured, non-structured and semi-structured.La visión artificial intenta capturar información relevante del medio ambiente, utilizando cámaras como sensores de ciertas características (formas, colores, texturas, etc.), para el funcionamiento adecuado de algunos mecanismos. Con el fin de obtener una imagen idéntica al entorno real, es necesario generar imágenes estereoscópicas que nos permita obtener la profundidad y así conseguir una representación en 3D. En este documento se plasma cómo se realizó la integración de un sistema de visión estereoscópica artificial a un robot móvil, con el objetivo de reconocer y seguir el centro de un camino. Dicho sistema se encarga de la adquisición, procesamiento y caracterización de imágenes, utilizando procedimientos fuera de línea para calibrar las cámaras y los métodos en línea para generar el mapa de disparidad, aplicación del operador Canny y la Transformada de Hough, empleando las librerías de OpenCV en un proyecto de Consola Win32 en C++. Es importante mencionar que los algoritmos desarrollados en este trabajo fundamentalmente son para ambientes estructurados. Los ambientes pueden clasificarse en: estructurados, no estructurados y semi-estructurado

Aproximación a la navegación autónoma de una plataforma móvil, mediante visión estereoscópica artificial

An artificial vision tries to capture relevant information from environment using cameras as sensors of certain characteristics (shapes, colors, textures, etc.) for a proper functioning of some mechanisms. In order to get an identical image to real environment, it is required to generate stereoscopic images that allow us to get the depth and thus a 3D representation. This paper shows an artificial stereoscopic vision system incorporated to a mobile robot to recognize and follow the center of a path. Such a system handles the capture, processing and characterization of images using offline procedures such to standardize cameras and online methods for a disparity mapping generation, application of the Canny edge detector and the Hough transform, using the OpenCV libraries in Win32 Console project in C++. It`s important to mention that algorithms developed in this work are fundamentally for structured environments. Environments can classified as follows: structured, non-structured and semi-structured.La visión artificial intenta capturar información relevante del medio ambiente, utilizando cámaras como sensores de ciertas características (formas, colores, texturas, etc.), para el funcionamiento adecuado de algunos mecanismos. Con el fin de obtener una imagen idéntica al entorno real, es necesario generar imágenes estereoscópicas que nos permita obtener la profundidad y así conseguir una representación en 3D. En este documento se plasma cómo se realizó la integración de un sistema de visión estereoscópica artificial a un robot móvil, con el objetivo de reconocer y seguir el centro de un camino. Dicho sistema se encarga de la adquisición, procesamiento y caracterización de imágenes, utilizando procedimientos fuera de línea para calibrar las cámaras y los métodos en línea para generar el mapa de disparidad, aplicación del operador Canny y la Transformada de Hough, empleando las librerías de OpenCV en un proyecto de Consola Win32 en C++. Es importante mencionar que los algoritmos desarrollados en este trabajo fundamentalmente son para ambientes estructurados. Los ambientes pueden clasificarse en: estructurados, no estructurados y semi-estructurado

Aproximación a la navegación autónoma de una plataforma móvil, mediante visión estereoscópica artificial

An artificial vision tries to capture relevant information from environment using cameras as sensors of certain characteristics (shapes, colors, textures, etc.) for a proper functioning of some mechanisms. In order to get an identical image to real environment, it is required to generate stereoscopic images that allow us to get the depth and thus a 3D representation. This paper shows an artificial stereoscopic vision system incorporated to a mobile robot to recognize and follow the center of a path. Such a system handles the capture, processing and characterization of images using offline procedures such to standardize cameras and online methods for a disparity mapping generation, application of the Canny edge detector and the Hough transform, using the OpenCV libraries in Win32 Console project in C++. It`s important to mention that algorithms developed in this work are fundamentally for structured environments. Environments can classified as follows: structured, non-structured and semi-structured.La visión artificial intenta capturar información relevante del medio ambiente, utilizando cámaras como sensores de ciertas características (formas, colores, texturas, etc.), para el funcionamiento adecuado de algunos mecanismos. Con el fin de obtener una imagen idéntica al entorno real, es necesario generar imágenes estereoscópicas que nos permita obtener la profundidad y así conseguir una representación en 3D. En este documento se plasma cómo se realizó la integración de un sistema de visión estereoscópica artificial a un robot móvil, con el objetivo de reconocer y seguir el centro de un camino. Dicho sistema se encarga de la adquisición, procesamiento y caracterización de imágenes, utilizando procedimientos fuera de línea para calibrar las cámaras y los métodos en línea para generar el mapa de disparidad, aplicación del operador Canny y la Transformada de Hough, empleando las librerías de OpenCV en un proyecto de Consola Win32 en C++. Es importante mencionar que los algoritmos desarrollados en este trabajo fundamentalmente son para ambientes estructurados. Los ambientes pueden clasificarse en: estructurados, no estructurados y semi-estructurado