Navegación autónoma de un robot utilizando una guía visual

Abstract

RESUMEN: Se presenta el desarrollo de un sistema para la navegación autónoma de un robot móvil terrestre utilizando una guía visual. El sistema utiliza un algoritmo de seguimiento de objetivos basado en filtros de correlación para imágenes a color. A partir de una secuencia de video de una escena real sujeta a degradaciones de ruido aditivo y disjunto, modificaciones geométricas de los objetos, y cambios de iluminación, el algoritmo es capaz de realizar el rastreo del objeto con una alta precisión consiguiendo a su vez una respuesta rápida en los movimientos del robot. El algoritmo desarrollado cuenta con diferentes etapas. La primera consiste en seleccionar el objeto de interés deseado de la secuencia de video. Posteriormente, la información de tres canales de color es codificada en un solo canal utilizando una función de valor complejo. A continuación, un filtro de correlación es diseñado para reconocer el objeto de interés en los cuadros posteriores. El algoritmo no requiere algún proceso de entrenamiento previo; es decir, el filtro se adapta en línea utilizando los cuadros de la escena actual y anteriores. El módulo de seguimiento de objetos es unido a un módulo de control con el fin de mantener el objeto de interés centrado en la escena observada a una distancia predefinida (preservando la escala). La interconexión de los módulos mencionados se logra a través de una red de comunicación cliente-servidor. Como resultado, el sistema propuesto es capaz de localizar el objeto de interés dentro de la escena observada con la cámara montada sobre el robot. Asimismo, el robot realiza las correcciones de posición y orientación necesarios tal que el objeto de interés permanezca centrado en el origen y con una escala deseada. Las pruebas experimentales se realizan primero en escenas sintéticas a color y fueron comparadas en términos de medidas de desempeño objetivas para seleccionar el filtro de correlación que más se ajuste a los objetivos propuestos de este trabajo. Una vez seleccionado el filtro de correlación se trabajó con escenas a color de la vida real. Finalmente se implementó un controlador que permita el movimiento del robot de manera autónoma corrigiendo el error de posición el objeto de interés. Lo anterior representa mejoras a la eficiencia de navegación del robot en aspectos tales como reducción del consumo energético, reducción en el desgaste de la plataforma y decremento en el tiempo de completar una misión. ABSTRACT: This work presents the development of a system for autonomous navigation of a land mobile robot using a visual guide. The system uses an objective tracking algorithm based on correlation filters for color images. From a video sequence of a real scene subject to degradation of additive and disjoint noise, geometric modifications of the objects, and lighting changes, the algorithm can track the object with high precision while achieving a Quick response in robot movements. The developed algorithm has different stages. The first is to select the desired object of interest from the video sequence. Subsequently, the information of three color channels is encoded in a single channel using a complex value function. Next, a correlation filter is designed to recognize the object of interest in the subsequent frames. The algorithm does not require some prior training process; that is, the filter is adapted on line using the current and previous frames of the observed scene. The object tracking module is attached to a control module to keep the object of interest centered on the observed scene at a predefined distance (preserving the scale). Using a client-server communication network is done the interconnection of the modules mentioned above. As a result, the proposed system can locate the object of interest within the scene observed using the camera mounted on the robot. Likewise, the robot makes the fixed position and orientation corrections such that the object of interest remains centered on the origin and with the desired scale. Experimental test were performed in synthetic color scenes and were compared in terms of objective performance measures to select the correlation filter that best suits the proposed objectives of this cork. Once the correlation filter was selected, the filter performance working with real-life color scenes was evaluated. Finally, a controller was implemented that allows the robot to move autonomously, correcting the position error of the object of interest. The above represents improvements to the robot´s navigation efficiency in aspects such as reduction of energyñ consumption, reduction in platform wear, and decrease in the time of completing a mission.