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XXXIX Jornadas de Automática
Producción CientíficaEn este artículo se presenta el desarrollo de un vehículo a escala que permite su conducción autónoma mediante el auto guiado a través de la detección de las marcas viales de la carretera. El vehículo se basa en un modelo de radiocontrol modificado al que se le ha añadido una cámara para la detección de marcas viales y semáforos, y un láser lidar para la detección de obstáculos. Además, incluye un procesador Odroid con sistema base Linux Ubuntu y ROS (Robot Operation System) [8] para el control de alto nivel, y un microcontrolador Arduino para el control de los motores. El sistema de control está basado en el modelo de arquitectura Subsumption en el que se incluyen tres módulos con diferentes niveles de prioridad. El seguimiento de marcas viales utiliza un algoritmo RANSAC para la detección de rectas y un sistema de control PID. El sistema de control incluye la detección de obstáculos y maniobras de adelantamiento, y la detección de semáforos. La arquitectura propuesta ha sido verificada en la edición 2017 de la Seat Autonomous Driving Challenge alcanzando la primera posición
Detección y localización de obstáculos mediante U-V Disparity con CUDA
Tradicionalmente la detección de obstáculos es un tema de investigación de gran interés en visión por computador aplicada tanto a la navegación de robots, como a los sistemas avanzados de ayuda a la conducción (ADAS). Aunque otras tecnologías como por ejemplo el láser, presentan buenos resultados para detectar obstáculos en entornos urbanos, la visión por computador proporciona información 2D &- ó 3D con visión estéreo &- que mejora la interpretación del entorno en exteriores. En este artículo se presenta una implementación en tiempo real de la construcción del mapa denso de disparidad y del U-V disparity, que son utilizados para la detección y localización de obstáculos. Para minimizar los efectos sobre el tiempo de cómputo que ocasionan tanto la construcción del mapa denso de disparidad, como la del U-V disparity, se han implementado ambos mediante el uso de GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) por su alto rendimiento con algoritmos paralelizables.Publicad
Detección de peatones para sistemas de asistencia a la conducción
Este artículo describe el sistema de detección de peatones embarcado en el vehículo experimental IvvI 2.0, formando parte de su Sistema Avanzado de Ayuda a la Conducción. La detección de peatones se divide en dos algoritmos principales que hacen uso de información visual en el dominio visible y en el infrarrojo lejano, para poder hacer frente a las distintas iluminaciones del entorno. En el algoritmo basado en luz visible, los obstáculos que sobresalen del suelo son detectados mediante técnicas de v-disparity, y posteriormente clasificados. Para la detección de peatones en infrarrojo se recurre a un método basado en los histogramas de la congruencia de fase. Finalmente, los peatones detectados son seguidos por el sistema y se calcula su trayectoria futura.Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Gobierno de Españaa a través de los proyectos Cycit FEDORA (GRANT TRA2010-20225-C03-01) y VIDAS-Driver (GRANT TRA2010-21371-C03-02), y por la Comunidad de Madrid a través del proyecto SEGVAUTO (S2009/DPI-1509).Publicad
Sistema de detección de obstáculos para invidentes
Nowadays, mobility for the blind has a high degree of difficulty due to environmental conditions, therefore, assistive devices have been developed in order to improve their quality of life, obstacle detection system for blind people aims to detect obstacles by the use of ultrasonic sensors, the data received by the sensors are transmitted to the blind person through a sound module indicating the presence of an object, sensors are incorporated into a vest of easy use that contributes user´s safety when walking. In the development of this article are shown both implementation and operation of the system, showing the obstacle detection.La movilidad para las personas invidentes presenta un alto grado de dificultad debido a las condiciones del ambiente, por esto se han desarrollado dispositivos de ayuda con el fin de mejorar su calidad de vida. El presente artículo describe la investigación que condujo al desarrollo de un sistema de detección de obstáculos para invidentes que tiene como objetivo detectar obstáculos por medio de sensores ultrasónicos. Los datos recibidos por los sensores son comunicados al invidente por medio de un módulo de sonido indicándole la presencia del objeto; los sensores van incorporados en un chaleco de fácil uso contribuyendo con la seguridad del usuario al caminar. En el desarrollo se muestra la implementación y funcionamiento del sistema, demostrando que la detección de obstáculos resulta de manera eficaz
Laser-Based Detection and Tracking of Moving Obstacles to Improve Perception of Unmanned Ground Vehicles
El objetivo de esta tesis es desarrollar un sistema que mejore la etapa de percepción de vehículos terrestres no tripulados (UGVs) heterogéneos, consiguiendo con ello una navegación robusta en términos de seguridad y ahorro energético en diferentes entornos reales, tanto interiores como exteriores. La percepción debe tratar con obstáculos estáticos y dinámicos empleando sensores heterogéneos, tales como, odometría, sensor de distancia láser (LIDAR), unidad de medida inercial (IMU) y sistema de posicionamiento global (GPS), para obtener la información del entorno con la precisión más alta, permitiendo mejorar las etapas de planificación y evitación de obstáculos.
Para conseguir este objetivo, se propone una etapa de mapeado de obstáculos dinámicos (DOMap) que contiene la información de los obstáculos estáticos y dinámicos. La propuesta se basa en una extensión del filtro de ocupación bayesiana (BOF) incluyendo velocidades no discretizadas. La detección de velocidades se obtiene con Flujo Óptico sobre una rejilla de medidas LIDAR discretizadas. Además, se gestionan las oclusiones entre obstáculos y se añade una etapa de seguimiento multi-hipótesis, mejorando la robustez de la propuesta (iDOMap).
La propuesta ha sido probada en entornos simulados y reales con diferentes plataformas robóticas, incluyendo plataformas comerciales y la plataforma (PROPINA) desarrollada en esta tesis para mejorar la colaboración entre equipos de humanos y robots dentro del proyecto ABSYNTHE. Finalmente, se han propuesto métodos para calibrar la posición del LIDAR y mejorar la odometría con una IMU
Técnicas de visión por computador para la detección del verdor y la detección de obstáculos en campos de maíz
Tesis inédita de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Informática, Departamento de Ingeniería del Software e Inteligencia Artificial, leída el 22/06/2017There is an increasing demand in the use of Computer Vision techniques in Precision Agriculture (PA) based on images captured with cameras on-board autonomous vehicles. Two techniques have been developed in this research. The rst for greenness identi cation and the second for obstacle detection in maize elds, including people and animals, for tractors in the RHEA (robot eets for highly e ective and forestry management) project, equipped with monocular cameras on-board the tractors. For vegetation identi cation in agricultural images the combination of colour vegetation indices (CVIs) with thresholding techniques is the usual strategy where the remaining elements on the image are also extracted. The main goal of this research line is the development of an alternative strategy for vegetation detection. To achieve our goal, we propose a methodology based on two well-known techniques in computer vision: Bag of Words representation (BoW) and Support Vector Machines (SVM). Then, each image is partitioned into several Regions Of Interest (ROIs). Afterwards, a feature descriptor is obtained for each ROI, then the descriptor is evaluated with a classi er model (previously trained to discriminate between vegetation and background) to determine whether or not the ROI is vegetation...Cada vez existe mayor demanda en el uso de t ecnicas de Visi on por Computador en Agricultura de Precisi on mediante el procesamiento de im agenes captadas por c amaras instaladas en veh culos aut onomos. En este trabajo de investigaci on se han desarrollado dos tipos de t ecnicas. Una para la identi caci on de plantas verdes y otra para la detecci on de obst aculos en campos de ma z, incluyendo personas y animales, para tractores del proyecto RHEA. El objetivo nal de los veh culos aut onomos fue la identi caci on y eliminaci on de malas hierbas en los campos de ma z. En im agenes agr colas la vegetaci on se detecta generalmente mediante ndices de vegetaci on y m etodos de umbralizaci on. Los ndices se calculan a partir de las propiedades espectrales en las im agenes de color. En esta tesis se propone un nuevo m etodo con tal n, lo que constituye un objetivo primordial de la investigaci on. La propuesta se basa en una estrategia conocida como \bolsa de palabras" conjuntamente con un modelo se aprendizaje supervisado. Ambas t ecnicas son ampliamente utilizadas en reconocimiento y clasi caci on de im agenes. La imagen se divide inicialmente en regiones homog eneas o de inter es (RIs). Dada una colecci on de RIs, obtenida de un conjunto de im agenes agr colas, se calculan sus caracter sticas locales que se agrupan por su similitud. Cada grupo representa una \palabra visual", y el conjunto de palabras visuales encontradas forman un \diccionario visual". Cada RI se representa por un conjunto de palabras visuales las cuales se cuanti can de acuerdo a su ocurrencia dentro de la regi on obteniendo as un vector-c odigo o \codebook", que es descriptor de la RI. Finalmente, se usan las M aquinas de Vectores Soporte para evaluar los vectores-c odigo y as , discriminar entre RIs que son vegetaci on del resto...Depto. de Ingeniería de Software e Inteligencia Artificial (ISIA)Fac. de InformáticaTRUEunpu
Detección y evasión de obstáculos usando redes neuronales híbridas convolucionales y recurrentes
[ES] Los términos "detección y evasión" hacen referencia al requerimiento esencial de un piloto para "ver y evitar" colisiones aire-aire. Para introducir UAVs en el día a día, esta funcion del piloto debe ser replicada por el UAV. En pequeños UAVs como pueden ser los destinados a la entrega de pedidos, existen ciertos aspectos limitantes en relación a tamaño, peso y potencia, por lo que sistemas cooperativos como TCAS o ADS-B no pueden ser utilizados y en su lugar otros sistemas como cámaras electro-ópticas son candidatos potenciales para obtener soluciones efectivas. En este tipo de aplicaciones, la solución debe evitar no solo otras aeronaves sino también otros obstáculos que puedan haber cerca de la superficie donde probablemente se operará la mayoría del tiempo.
En este proyecto se han utilizado redes neuronales híbridas que incluyen redes neuronales convolucionales como primera etapa para clasificar objetos y redes neuronales recurrentes a continuación para deteminar la secuencia de eventos y actuar consecuentemente. Este tipo de red neuronal es muy actual y no se ha investigado en exceso hasta la fecha, por lo que el principal objetivo del proyecto es estudiar si podrían ser aplicadas en sistemas de "detección y evasión". Algoritmos de acceso libre han sido fusionados y mejorados para crear un nuevo modelo capaz de funcionar en este tipo de aplicaciones.
A parte del algoritmo de detección y seguimiento, la parte correspondiente a la evasión de colisiones también fue desarrollada. Un filtro Kalman extendido se utilizó para estimar el rango relativo entre un obstáculo y el UAV. Para obtener una resolución sobre la posibilidad de conflicto, una aproximación estocástica fue considerada. Finalmente, una maniobra de evasión geométrica fue diseñada para utilizar si fuera necesario. Esta segunda parte fue evaluada mediante una simulación que también fue creada para el proyecto.
Adicionalmente, un ensayo experimental se llevó a cabo para integrar las dos partes del algoritmo. Datos del ruido de la medida fueron experimentalmente obtenidos y se comprobó que las colisiones se podían evitar satisfactoriamente con dicho valor.
Las principales conclusiones fueron que este nuevo tipo funciona más rápido que los métodos basados en redes neuronales más comunes, por lo que se recomiendo seguir investigando en ellas. Con la técnica diseñada, se encuentran disponibles multiples parámetros de diseño que pueden ser adaptados a diferentes circumstancias y factores. Las limitaciones principales encontradas se centran en la detección de obstáculos y en la estimación del rango relativo, por lo que se sugiere que la futura investigación se dirija en estas direcciones.[EN] A Sense and Avoid technique has been developed in this master thesis. A special method for small UAVs which use only an electro-optical camera as the sensor has been considered. This method is based on a sophisticated processing solution using hybrid Convolutional and Recurrent Neural Networks. The aim is to study the feasibility of this kind of neural networks in Sense and Avoid applications.
First, the detection and tracking part of the algorithm is presented. Two models were used for this purpose: a Convolutional Neural Network called YOLO and a hybrid Convolutional and Recurrent Neural Network called Re3.
After that, the collision avoidance part was designed. This consisted of the obstacle relative range estimation using an Extended Kalman Filter, the conflict probability calculation using an analytical approach and the geometric avoidance manoeuvre generation.
Both parts were assessed separately by videos and simulations respectively, and then an experimental test was carried out to integrate them. Measurement noise was experimentally tested and simulations were performed again to check that collisions were avoided with the considered detection and tracking approach.
Results showed that the considered approach can track objects faster than the most common computer vision methods based on neural networks. Furthermore, the conflict was successfully avoided with the proposed technique. Design parameters were allowed to adjust speed and maneuvers accordingly to the expected environment or the required level of safety.
The main conclusion was that this kind of neural network could be successfully applied to Sense and Avoid systems.Vidal Navarro, D. (2018). Sense and avoid using hybrid convolutional and recurrent neural networks. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/142606TFG
Sistema de detección de obstáculos para drones basado en sensor láser
[ES] Los vehículos aéreos no tripulados o UAV son una tecnología en continuo desarrollo y
muy actual. Es de especial interés el estudio de la evitación de obstáculos en tiempo real
ya que es un aspecto crucial cuando se trata de navegación autónoma. El diseño de este
tipo de sistemas tiene que pasar primero por la detección de éstos; conocer el entorno
en el que nos encontramos es algo de fundamental para poder llevar a cabo la misión
con seguridad. Para ello ha surgido el desafío de diseñar nuevos sistemas de sensores
electrónicos capaces de realizar mediciones fiables, precisas y eficientes
computacionalmente.
En este Trabajo Fin de Grado se ha desarrollado un sistema de detección de obstáculos
para drones basado en sensores láser, como su propio nombre indica, siendo éste un
primer paso hacia un sistema más complejo integrable en un UAV real.
Se ha utilizado para el desarrollo de este sistema una plataforma de pruebas que
consiste en la estructura de un cuadricóptero equipada con un servomotor en su parte
superior que lleva acoplado dos sensores láser VL53L0X. Al moverse el motor los
sensores van tomando medidas de la distancia a los posibles obstáculos en distintas
posiciones, realizando un barrido en el plano horizontal de 360º alrededor del dron. Una
vez conocida la distancia y el radial en el que se encuentran los obstáculos se conoce
perfectamente la posición de éstos y se puede mostrar gráficamente, teniendo en
cuenta que trabajaremos siempre en dos dimensiones.
Para la realización de este sistema se ha utilizado la placa Arduino UNO con su
correspondiente software asociado y el programa Processing para el procesado y
representación gráfica de los datos.
Tras todo el proceso realizado en este proyecto, desde el diseño inicial, pasando por la
caracterización, hasta la validación, queda demostrada la viabilidad de la prueba de
concepto desarrollada.Morcillo Martínez, L. (2018). Sistema de detección de obstáculos para drones basado en sensor láser. Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/105633TFG
Validación de la escala actitudinal hacia la discapacidad entre los estudiantes universitarios
Las actitudes sociales hacia la integración de los estudiantes con discapacidad en el contexto educativo, y más concretamente en la universidad, pueden suponer obstáculos más importantes para su inclusión en la comunidad que los derivados de esta problemática, lo que explica la importancia de diseñar programas de intervención psicopedagógica dirigidos a la detección y modificación de actitudes negativas hacia las personas con discapacidad. Aunque existen instrumentos para conocer esta temática en el ámbito educativo, se hace necesario disponer de un cuestionario adaptado a la población universitaria que profundice en estos aspectos. El presente estudio pretende crear y validar un instrumento dirigido a averiguar las actitudes de los estudiantes universitarios ante los alumnos con cualquier tipo de discapacidad (física, intelectual o sensorial). Participarán estudiantes de diferentes titulaciones (Criminología, Magisterio, Psicopedagogía, Sociología, Trabajo Social). A estos se les aplicará la escala actitudinal hacia la discapacidad entre los estudiantes universitarios. Todo ello con el objetivo de disponer de un instrumento diseñado y validado para tal colectivo. Los resultados posibilitarán disponer de un instrumento que reúna propiedades psicométricas adecuadas para la detección de las actitudes hacia la discapacidad entre los estudiantes universitarios
Sistema de detección de obstáculos aéreos para invidentes DIY
En este proyecto, se quiere diseñar un sistema detector de obstáculos aéreos. Los obstáculos aéreos son aquellos que se encuentran por encima del pecho hasta la cabeza de las personas. Estos, tienen especial problemática al no poder ser detectados por las principales herramientas con las que normalmente se orienta una persona invidente, como son los perros guía, que no son capaces de discernir la altura del objeto en comparación con la de su dueño, o los bastones, los cuales principalmente detectan los obstáculos terrestres. Además, se busca obtener una solución económica, que mediante el uso de la tarjeta Arduino, consiga detectar obstáculos aéreos, alertando a la persona que lo utiliza con estímulos sonoros y hápticos. De esta manera se cubrirían las necesidades tanto de discapacitados visuales, como de invidentes que además sean sordos. Otro punto a favor de la inclusión de esos dos tipos de estímulos, sería la posibilidad de que una persona ciega no quisiera llamar la atención, o que necesitara estar en un lugar donde el silencio fuera imperioso, de esta forma podría integrarse sin sentirse discriminada. La solución propuesta, es un dispositivo “wearable”, en este caso, una gorra. Dicha gorra tendrá, 3 sensores de ultrasonidos dispuestos en la visera, 3 motores vibradores en la zona interior de la gorra que está en contacto con la cabeza, un zumbador dispuesto en la parte de debajo de la visera que está detrás de los sensores, la tarjeta Arduino y una batería para alimentar todo el sistema. Todos los componentes, estarán conectados mediante los cables pertinentes. Este proyecto tiene la particularidad de ser DIY, en inglés “Do It Yourself”, esto significa que mediante un listado de componentes, los dos códigos que se han programado y unas instrucciones de montaje, cualquier persona que no tenga necesariamente un conocimiento avanzado en la materia, pueda fabricarse esta solución por un precio económico. Además, este tipo de proyectos, dota a la solución de un futuro prometedor, gracias a la gran comunidad de internet, que facilita una realimentación, tanto por parte de la gente que lo pruebe, como por parte de posibles programadores experimentados o que tengan un amplio conocimiento en la materia, para mejorar en cualquier ámbito el proyecto
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