Distributed consensus in multi-robot systems with visual perception

La idea de equipos de robots actuando con autonomía y de manera cooperativa está cada día más cerca de convertirse en realidad. Los sistemas multi robot pueden ejecutar tareas de gran complejidad con mayor robustez y en menos tiempo que un robot trabajando solo. Por otra parte, la coordinación de un equipo de robots introduce complicaciones que los ingenieros encargados de diseñar estos sistemas deben afrontar. Conseguir que la percepción del entorno sea consistente en todos los robots es uno de los aspectos más importantes requeridos en cualquier tarea cooperativa, lo que implica que las observaciones de cada robot del equipo deben ser transmitidas a todos los otros miembros. Cuando dos o más robots poseen información común del entorno, el equipo debe alcanzar un consenso usando toda la información disponible. Esto se debe hacer considerando las limitaciones de cada robot, teniendo en cuenta que no todos los robots se pueden comunicar unos con otros. Con este objetivo, se aborda la tarea de diseñar algoritmos distribuidos que consigan que un equipo de robots llegue a un consenso acerca de la información percibida por todos los miembros. Específicamente, nos centramos en resolver este problema cuando los robots usan la visión como sensor para percibir el entorno. Las cámaras convencionales son muy útiles a la hora de ejecutar tareas como la navegación y la construcción de mapas, esenciales en el ámbito de la robótica, gracias a la gran cantidad de información que contiene cada imagen. Sin embargo, el uso de estos sensores en un marco distribuido introduce una gran cantidad de complicaciones adicionales que deben ser abordadas si se quiere cumplir el objetivo propuesto. En esta Tesis presentamos un estudio profundo de los algoritmos distribuidos de consenso y cómo estos pueden ser usados por un equipo de robots equipados con cámaras convencionales, resolviendo los aspectos más importantes relacionados con el uso de estos sensores. En la primera parte de la Tesis nos centramos en encontrar correspondencias globales entre las observaciones de todos los robots. De esta manera, los robots son capaces de detectar que observaciones deben ser combinadas para el cálculo del consenso. También lidiamos con el problema de la robustez y la detección distribuida de espurios durante el cálculo del consenso. Para contrarrestar el incremento del tamaño de los mensajes intercambiados por los robots en las etapas anteriores, usamos las propiedades de los polinomios de Chebyshev, reduciendo el número de iteraciones que se requieren para alcanzar el consenso. En la segunda parte de la Tesis, centramos nuestra atención en los problemas de crear un mapa y controlar el movimiento del equipo de robots. Presentamos soluciones para alcanzar un consenso en estos escenarios mediante el uso de técnicas de visión por computador ampliamente conocidas. El uso de algoritmos de estructura y movimiento nos permite obviar restricciones tales como que los robots tengan que observarse unos a otros directamente durante el control o la necesidad de especificar un marco de referencia común. Adicionalmente, nuestros algoritmos tienen un comportamiento robusto cuando la calibración de las cámaras no se conoce. Finalmente, la evaluación de las propuestas se realiza utilizando un data set de un entorno urbano y robots reales con restricciones de movimiento no holónomas. Todos los algoritmos que se presentan en esta Tesis han sido diseñados para ser ejecutados de manera distribuida. En la Tesis demostramos de manera teórica las principales propiedades de los algoritmos que se proponen y evaluamos la calidad de los mismos con datos simulados e imágenes reales. En resumen, las principales contribuciones de esta Tesis son: • Un conjunto de algoritmos distribuidos que permiten a un equipo de robots equipados con cámaras convencionales alcanzar un consenso acerca de la información que perciben. En particular, proponemos tres algoritmos distribuidos con el objetivo de resolver los problemas de encontrar correspondencias globales entre la información de todos los robots, detectar y descartar información espuria, y reducir el número de veces que los robots tienen que comunicarse entre ellos antes de alcanzar el consenso. • La combinación de técnicas de consenso distribuido y estructura y movimiento en tareas de control y percepción. Se ha diseñado un algoritmo para construir un mapa topológico de manera cooperativa usando planos como características del mapa y restricciones de homografía como elementos para relacionar las observaciones de los robots. También se ha propuesto una ley de control distribuida utilizando la geometría epipolar con el objetivo de hacer que el equipo de robots alcance una orientación común sin la necesidad de observarse directamente unos a otros

Implementación de algoritmos de planificación de trayectorias para robots móviles en entornos complejos

La planificación de trayectorias en robótica es un problema que ha recibido especial atención en los últimos años, debido a que los robots comienzan a estar muy presentes en la industria y en los hogares. Aunque estos robots pueden ser muy diferentes unos de otros, el problema de obtener trayectorias de un punto a otro del espacio evitando obstáculos es similar en todos ellos, ya sea un robot aspirador doméstico, como una Roomba, o un robot de rescate en entornos peligrosos. Con la finalidad de aportar soluciones a este problema, este trabajo fin de grado tiene como objetivo principal la implementación y el estudio de diferentes algoritmos de planificación para obtener trayectorias válidas. Para ello es necesario disponer de (i) un modelo del entorno sobre el cual realizar la tarea de planificación, (ii) un origen y (iii) un destino. En el TFG se comparan tres algoritmos con diferentes características y comportamientos. Por un lado, se ha estudiado el algoritmo A*, basado en búsqueda en grafos y muy utilizado en la actualidad. Por otro lado, como alternativas con menor coste de computación que el A*, se han estudiado el algoritmo basado en muestreo RRT, y una modificación anytime-optimal del mismo, el RRT*. Con la finalidad de evaluar los diferentes algoritmos de planificación propuestos, se realizan ensayos en entornos de diferente tamaño y complejidad y se comparan los resultados obtenidos. Estos ensayos nos permiten observar las ventajas y desventajas de los algoritmos estudiados, pudiendo elegir el algoritmo idóneo para cada situación. Por último, en el TFG se realiza una implementación en un robot real mediante la plataforma ROS.<br /

Multi-robot active perception for fast andefficient scene reconstruction.

The efficiency of path-planning in robot navigation is crucial in tasks, such as search-and-rescue and disaster surveying, but this is emphasised even more when considering multi-rotor aerial robots due to the limited battery and flight time. In this spirit, this Master Thesis proposes an efficient, hierarchical planner to achieve a comprehensive visual coverage of large-scale outdoor scenarios for small drones. Following an initial reconnaissance flight, a coarse map of the scene gets built in real-time. Then, regions of the map that were not appropriately observed are identified and grouped by a novel perception-aware clustering process that enables the generation of continuous trajectories (sweeps) to cover them efficiently. Thanks to this partitioning of the map in a set of tasks, we are able to generalize the planning to an arbitrary number of drones and perform a well-balanced workload distribution among them. We compare our approach to an alternative state-of-the-art method for exploration and show the advantages of our pipeline in terms of efficiency for obtaining coverage in large environments.<br /

Percepción Activa multi-robot para la cobertura rápida y eficiente de escenas.

The efficiency of path-planning in robot navigation is crucial in tasks, such as search-and-rescue and disaster surveying, but this is emphasised even more when considering multi-rotor aerial robots due to the limited battery and flight time. In this spirit, this Master Thesis proposes an efficient, hierarchical planner to achieve a comprehensive visual coverage of large-scale outdoor scenarios for small drones. Following an initial reconnaissance flight, a coarse map of the scene gets built in real-time. Then, regions of the map that were not appropriately observed are identified and grouped by a novel perception-aware clustering process that enables the generation of continuous trajectories (sweeps) to cover them efficiently. Thanks to this partitioning of the map in a set of tasks, we are able to generalize the planning to an arbitrary number of drones and perform a well-balanced workload distribution among them. We compare our approach to an alternative state-of-the-art method for exploration and show the advantages of our pipeline in terms of efficiency for obtaining coverage in large environments.<br /

Estrategias de control multi-robot aplicadas a problemas de atrapamiento

El Trabajo de Fin de Grado pretende desarrollar estrategias de control en sistemas multi-robot (MRS) aplicadas al problema concreto de atrapamiento. En objetivo del atrapamiento es llevar a un grupo no coordinado de objetivos a un lugar deseado mediante la interacción con un equipo coordinado de robots. La dinámica de movimiento de los objetivos es fuertemente no lineal tanto en la posición de los objetivos como en la de los robots, constituyendo la principal fuente de complejidad del problema. Por otro lado, en ningún momento se asume un numero determinado de objetivos o robots, añadiendo generalidad a las soluciones diseñadas. Para ello, se plantea el estudio teórico y global del problema, aplicando de forma escalonada diferentes técnicas de control. La estrategia inicial se basa en la búsqueda de la formación óptima de los robots con respecto a la posición deseada para los objetivos. A partir aquí se aplica un control óptimo LQR apoyado en la linealización del sistema, que tiene como punto de partida la configuración previamente obtenida. Posteriormente, se aborda el diseño de estrategias de control no lineal basadas en la teoría de estabilidad de Lyapunov para superar los inconvenientes de la estrategia inicial. Por último, se incluye un breve desarrollo de estrategias adaptativas que generalizan el control no lineal a situaciones en las que no se conocen con precisión los parámetros de la dinámica de los objetivos. Además, el trabajo ha supuesto un esfuerzo de diseño de un entorno de simulación para poder evaluar todos los algoritmos, analizando las prestaciones de las diferentes estrategias propuestas. El desarrollo y evaluación de la primera estrategia de control ha supuesto la redacción de un artículo que ha sido aceptado y publicado en la 24a edición IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA).<br /

Multi-Robot Persistent Coverage in Complex Environments

Los recientes avances en robótica móvil y un creciente desarrollo de robots móviles asequibles han impulsado numerosas investigaciones en sistemas multi-robot. La complejidad de estos sistemas reside en el diseño de estrategias de comunicación, coordinación y controlpara llevar a cabo tareas complejas que un único robot no puede realizar. Una tarea particularmente interesante es la cobertura persistente, que pretende mantener cubierto en el tiempo un entorno con un equipo de robots moviles. Este problema tiene muchas aplicaciones como aspiración o limpieza de lugares en los que la suciedad se acumula constantemente, corte de césped o monitorización ambiental. Además, la aparición de vehículos aéreos no tripulados amplía estas aplicaciones con otras como la vigilancia o el rescate.Esta tesis se centra en el problema de cubrir persistentemente entornos progresivamente mas complejos. En primer lugar, proponemos una solución óptima para un entorno convexo con un sistema centralizado, utilizando programación dinámica en un horizonte temporalnito. Posteriormente nos centramos en soluciones distribuidas, que son más robustas, escalables y eficientes. Para solventar la falta de información global, presentamos un algoritmo de estimación distribuido con comunicaciones reducidas. Éste permite a los robots teneruna estimación precisa de la cobertura incluso cuando no intercambian información con todos los miembros del equipo. Usando esta estimación, proponemos dos soluciones diferentes basadas en objetivos de cobertura, que son los puntos del entorno en los que más se puedemejorar dicha cobertura. El primer método es un controlador del movimiento que combina un término de gradiente con un término que dirige a los robots hacia sus objetivos. Este método funciona bien en entornos convexos. Para entornos con algunos obstáculos, el segundométodo planifica trayectorias abiertas hasta los objetivos, que son óptimas en términos de cobertura. Finalmente, para entornos complejos no convexos, presentamos un algoritmo capaz de encontrar particiones equitativas para los robots. En dichas regiones, cada robotplanifica trayectorias de longitud finita a través de un grafo de caminos de tipo barrido.La parte final de la tesis se centra en entornos discretos, en los que únicamente un conjunto finito de puntos debe que ser cubierto. Proponemos una estrategia que reduce la complejidad del problema separándolo en tres subproblemas: planificación de trayectoriascerradas, cálculo de tiempos y acciones de cobertura y generación de un plan de equipo sin colisiones. Estos subproblemas más pequeños se resuelven de manera óptima. Esta solución se utiliza en último lugar para una novedosa aplicación como es el calentamiento por inducción doméstico con inductores móviles. En concreto, la adaptamos a las particularidades de una cocina de inducción y mostramos su buen funcionamiento en un prototipo real.Recent advances in mobile robotics and an increasing development of aordable autonomous mobile robots have motivated an extensive research in multi-robot systems. The complexity of these systems resides in the design of communication, coordination and control strategies to perform complex tasks that a single robot can not. A particularly interesting task is that of persistent coverage, that aims to maintain covered over time a given environment with a team of robotic agents. This problem is of interest in many applications such as vacuuming, cleaning a place where dust is continuously settling, lawn mowing or environmental monitoring. More recently, the apparition of useful unmanned aerial vehicles (UAVs) has encouraged the application of the coverage problem to surveillance and monitoring. This thesis focuses on the problem of persistently covering a continuous environment in increasingly more dicult settings. At rst, we propose a receding-horizon optimal solution for a centralized system in a convex environment using dynamic programming. Then we look for distributed solutions, which are more robust, scalable and ecient. To deal with the lack of global information, we present a communication-eective distributed estimation algorithm that allows the robots to have an accurate estimate of the coverage of the environment even when they can not exchange information with all the members of the team. Using this estimation, we propose two dierent solutions based on coverage goals, which are the points of the environment in which the coverage can be improved the most. The rst method is a motion controller, that combines a gradient term with a term that drives the robots to the goals, and which performs well in convex environments. For environments with some obstacles, the second method plans open paths to the goals that are optimal in terms of coverage. Finally, for complex, non-convex environments we propose a distributed algorithm to nd equitable partitions for the robots, i.e., with an amount of work proportional to their capabilities. To cover this region, each robot plans optimal, nite-horizon paths through a graph of sweep-like paths. The nal part of the thesis is devoted to discrete environment, in which only a nite set of points has to be covered. We propose a divide-and-conquer strategy to separate the problem to reduce its complexity into three smaller subproblem, which can be optimally solved. We rst plan closed paths through the points, then calculate the optimal coverage times and actions to periodically satisfy the coverage required by the points, and nally join together the individual plans of the robots into a collision-free team plan that minimizes simultaneous motions. This solution is eventually used for a novel application that is domestic induction heating with mobile inductors. We adapt it to the particular setting of a domestic hob and demonstrate that it performs really well in a real prototype.<br /

Navegación visual usando una descripción de la ruta con secuencias de imágenes

Desde el principio de su existencia, el hombre siempre se ha propuesto inventar artefactos que simplifiquen las tareas que realiza en su día a día. Los avances de la ciencia en los últimos años han permitido el desarrollo de máquinas que puedan realizar tareas complejas de manera autónoma, y entre todas ellas se debe destacar a los robots. Las tareas que realizan en la actualidad los robots suelen ser sencillas y de carácter repetitivo. En muchos casos, además, se trata de tareas que se realizan en espacios interiores, lo que implica que los entornos en los que se va a mover son poco cambiantes. Algunas de ellas requieren que un robot móvil repita constantemente un camino que ha aprendido para llevar y traer objetos. Un ejemplo de estas características podría ser un robot cartero, en el seno de una empresa. El robot repite todos los días la misma ruta para entregar las cartas a sus destinatarios. Los robots reales distan mucho de parecerse a los descritos en novelas o películas de ciencia ficción, máquinas pensantes con alta capacidad de raciocinio. Actualmente, en el marco de investigación y realizaciones de prototipos experimentales existen robots con capacidad de realizar algunas tareas sencillas en las que tanto el movimiento como la percepción se llevan a cabo de forma autónoma [...

Planificación y control con restricciones de formaciones de robots

La idea de robots autónomos que se mueven por el entorno de forma automática plantea numerosas ventajas para los seres humanos. Disponer de un sistema multi-robot permite realizar las tareas de manera eficiente, segura y robusta, colaborando por ejemplo en la exploración de un determinado recinto. En este contexto se deben tener en cuenta las estrategias de coordinación, con el fin de conseguir que los miembros del sistema multi-robot optimicen la percepción del entono. Sin embargo, a medida que se incrementa el número de robots que participan en estas tareas, la ejecución de las mismas se vuelve más complicada debido a las restricciones de movimiento de los robots. El objetivo principal del proyecto es el estudio de algoritmos de planificación y control que permitan a un equipo de robots obtener la ruta más interesante de exploración y moverse de manera coordinada siguiendo la misma. Dichos algoritmos deben considerar las restricciones del entorno, como los obstáculos, y deben incorporar las limitaciones de comunicación, de percepción y de movilidad de los robots involucrados. Para el proyecto se ha partido de dos artículos de investigación para el estudio del control de sistemas multi-robot. Se ha analizado un control mediante una abstracción geométrica y otro basado en particiones de Voronoi. Ambos controles se han implementado desde cero, y en el caso del control basado en particiones de Voronoi, se ha extendido la propuesta original para que admita entornos dinámicos en el tiempo. De esta manera se ha podido usar dicho control para el movimiento de la abstracción dentro de un escenario de simulación. En cuanto al planificador de trayectorias, se ha utilizado el algoritmo de búsqueda A*. Se ha modificado el algoritmo estándar para que considere diferentes tamaños de abstracción y costes en función del entorno en la planificación. Con las modificaciones implementadas se ha conseguido una mejor adaptación de la trayectoria generada por el planificador en función de las características y limitaciones que ofrece el escenario en el que se trabaja. Finalmente se han adaptado mapas de escenarios realistas de interiores y exteriores al entorno de simulación, un piso y un parque respectivamente. Se han propuesto diferentes trayectos sobre ellos, y se ha estudiado la influencia de las modificaciones en el planificador y la eficacia del control del sistema seleccionado

Sistema interactivo para manejo de electrodomésticos en entornos domésticos

En los últimos años, ha habido una gran evolución en la forma de interactuar con el entorno doméstico, pudiendo controlar muchos aspectos de una casa de una forma remota: control de la iluminación, del aire acondicionado, de persianas,de alarmas, etc... Todo ello con la idea de facilitar la vida del usuario, adaptándose a sus necesidades. Por ello, se sigue investigando en nuevos sistemas en el ambiente doméstico que mejoren la comodidad del usuario. Una ubicación donde se están produciendo grandes avances son las cocinas,donde los electrodomésticos cumplen un papel muy importante en la vida diaria de las personas. Este proyecto se centra en la interacción del usuario con la placa de una cocina, y tiene como objetivo principal su manejo de una forma interactiva y remota, informando de los recipientes que se encuentran en la placa y los eventos que se producen.El sistema está basado en el uso de una cámara Microsoft Kinect, que está constituida por una cámara de visión convencional y un sensor de rango basado en infrarrojos que permite un conocimiento tridimensional del entorno. Utilizando ambos tipos de imágenes de forma simultánea, en este PFC se proponen procesos eficientes, robustos y completos capaces de capturar lo que ocurre en la cocina e informen al usuario para interactuar con ella. Estos datos obtenidos mediante visión por computador son comunicados a una aplicación en un dispositivo móvil Android. De esta forma, el usuario es informado de los recipientes que hay sobre la placa y los eventos que se producen en ella, además de información sobre sus áreas, tipo y altura, pudiendo controlar visualmente el estado de la cocina y comunicando la potencia a la que desea que se caliente cada uno de los recipientes

Seguimiento óptimo de una persona utilizando un robot móvil equipado con una cámara y un PTZ

El objetivo principal de este TFM es desarrollar un algoritmo de control que permitacalcular trayectorias óptimas para monitorizar a una persona utilizando un robot móvilequipado con una cámara RGB-D y un Pan-Tilt-Zoom (PTZ).Para hacer esto posible, el trabajo se divide en tres partes. En la primera sedesarrolla el control del sistema, subdividido en el control del PTZ para mantenera la persona en el campo de vista con sus giros y en el control del robot terrestre,que proporciona el movimiento necesario al conjunto para enfocar al objetivo desdeuna perspectiva deseada. La segunda parte se centra en la implementación de amboscontroles en un software de simulación para analizar su eficacia en entornos decomplejidad creciente. Por último, se realizan experimentos en una plataforma realpara validar el correcto funcionamiento de la propuesta de control.<br /