Sistema de navegación monocular para robots móviles en ambientes interiores/exteriores

• Autores: De Cristóforis, Pablo Esteban
• Año de publicación: 2013
• Idioma: inglés
• Tipo de recurso: tesis doctoral
• Colaborador/a o director/a de tesis: Mejail, Marta Estela
• Materia: ROBOTS MOVILES; NAVEGACION AUTONOMA BASADA EN VISION; SEGMENTACION DE IMAGENES; CARACTERISTICAS DE IMAGENES; MOBILE ROBOTS; AUTONOMOUS VISION-BASED NAVIGATION; IMAGE SEGMENTATION; IMAGE FEATURES
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Uno de los desafíos actuales de la robótica móvil es alcanzar el mayor grado de autonomía, es decir, lograr que un robot desarrolle sus tareas sin la necesidad de un operador humano. El objetivo principal de este trabajo es el desarrollo de un nuevo sistema de navegación autónomo basado en visión para robot móviles en entornos interiores/exteriores. El sistema propuesto utiliza sólo una cámara y sensores de odometría, no depende de ningún sistema de localización externo o infraestructura similar. Además, es capaz de tratar con variaciones en el ambiente (por ejemplo, cambios de iluminación o estaciones del año) y satisface las restricciones para guiar al robot en tiempo real. Para alcanzar el objetivo de este trabajo, se propone un enfoque híbrido que hace uso de dos técnicas de navegación visual: una basada en segmentación de imágenes y otra basada en marcas visuales. Para representar el ambiente se construye un mapa topológico que puede ser interpretado como un grafo, donde las aristas corresponden a caminos navegables y los nodos a espacios abiertos. Para recorrer los caminos (aristas) se desarrolló un método original basado en segmentación y para navegar por los espacios abiertos (nodos) se realizó una mejora y adaptación de un método basado en marcas visuales. Se evaluaron diversos algoritmos de extracción de características distintivas de las imágenes para determinar cuál representa la mejor solución para el caso de la navegación basada en marcas visuales, en términos de performance y repetibilidad. El sistema desarrollado es robusto y no requiere de la calibración de los sensores. La convergencia del método de navegación se ha demostrado tanto desde el punto de vista teórico como práctico. Su complejidad computacional es independiente del tamaño del entorno. Para validar el método realizamos experiencias tanto con sets de datos como con el robot móvil ExaBot, que se presenta como parte de este trabajo. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad del enfoque híbrido para abordar el problema de la navegación basa en visión en entornos complejos interiores/exteriores.
One of the current challenges of mobile robotics is to achieve complete autonomy, i.e. to develop a robot that can carry out its tasks without the need of a human operator. The main goal of this work is to develop a new vision-based mobile robot system for autonomous navigation in indoor/outdoor environments. The proposed system uses only a camera and odometry sensors, it does not rely on any external localization system or other similar infrastructure. Moreover, it can deal with real environmental changing conditions (illumination, seasons) and satisfies motion control constraints to guide the robot in real time. To achieve the goal of this work, a hybrid method is proposed that uses both segmentation-based and landmark-base navigation techniques. To represent the environment, a topological map is built. This map can be interpreted as a graph, where the edges represent navigable paths and the nodes open areas. A novel segmentation-based navigation method is presented to follow paths (edges) and a modifed landmark-based navigation method is used to traverse open areas (nodes). A variety of image features extraction algorithms were evaluated to conclude which one is the best solution for landmark-based navigation in terms of performance and repeatability. The developed system is robust and does not require sensor calibration. The convergence of the navigation method was proved from theoretical and practical viewpoints. Its computational complexity is independent of the environment size. To validate the method we perform experiments both with data sets and with the mobile robot ExaBot, which is presented as part of this work. The results demonstrate the feasibility of the hybrid approach to address the problem of vision based navigation in indoor/outdoor environments.
Fil: De Cristóforis, Pablo Esteban. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.