Smartphones como unidad de sensado y procesamiento para la localización de Robots Móviles utilizando Odometría Visual Monocular

• Autores: González, Emiliano; González, Sergio Ezequiel
• Año de publicación: 2013
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: De Cristóforis, Pablo Esteban; Nitsche, Matías Alejandro
• Materia: ODOMETRIA VISUAL; SMARTPHONES; ROBOTICA MOVIL; SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPING; VISUAL ODOMETRY; SMARTPHONES; MOBILE ROBOTIC
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Las aplicaciones relativas a robots autónomos móviles requieren la exploración del entorno, la construcción de mapas y la localización fiable del robot en el mismo. El problema de la localización del robot a partir de un mapa dado del ambiente, o a la inversa, el problema de la construcción de un mapa bajo el supuesto de que la posición y orientación del robot es conocida, han sido abordados y resueltos utilizando diferentes enfoques. El problema resulta más atractivo cuando no son conocidos ni la trayectoria del robot ni el mapa del ambiente. En este caso, la localización y la construcción del mapa deben ser consideradas simultáneamente. Este problema se conoce como SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). La utilización de un Filtro Extendido de Kalman es una de las soluciones más extendidas al problema de SLAM, lo que se conoce como EKF-SLAM. En este trabajo se presenta un sistema de localización basado en visión (odometría visual) para robots móviles en ambientes desconocidos que parte del método EKF-SLAM y utiliza smartphones como unidades de sensado y procesamiento. Este sistema tiene como sensor a la cámara del dispositivo móvil. A partir de la detección de marcas visuales en el ambiente, se construye un mapa que permite estimar la ubicación de la cámara y, por ende, del robot. El sistema desarrollado fue evaluado en distintos escenarios utilizando un smartphone de última generación montado en el robot móvil ExaBot. Los experimentos realizados fueron analizados teniendo en cuenta aspectos de precisión, rendimiento y robustez. Los resultados obtenidos en esta tesis muestran la validez del método propuesto, así como también de la implementación del sistema desarrollado.
Applications concerning autonomous mobile robots require the environment exploration, map construction and reliable robot localization in it. The robot’s localization problem from a given environment map, or instead, the map construction problem under the assumption that the robot’s position and orientation is already known, had been addressed and resolved using different approaches. The problem is more attractive when both the environment map and robot’s trajectory are unknown. In this case, localization and map construction must be addressed simultaneously. This problem is known as SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Extended Kalman Filter is a widely used solution to this problem, which is known as EKF-SLAM. This thesis introduces a vision based localization system (visual odometry) for mobile robots in unknown environments that implements EKF-SLAM and uses smartphones as a sensing and processing unit. This system uses the mobile device’s camera as a sensor. It builds a natural landmark map from detected features that allows the camera’s (and thus robot’s) location estimation. The developed system was evaluated with different scenarios using a last generation smartphone mounted on the mobile robot named ExaBot. The experiments were analyzed in terms of precision, performance and robustness. The obtained results in this thesis validate the proposed method, as well as the developed system implementation.
Fil: González, Emiliano. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Fil: González, Sergio Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.