Localización derivada del seguimiento de puntos de referencia
“Uno puede hacer la localización por el seguimiento de puntos de referencia cuando ambas, la localización aproximada del robot y la identidad de los puntos de referencia vistos en la imagen son conocidos y pueden ser seguidos.” (Desouza, Guilherme, 2002)
Debido a que los puntos de referencia pueden ser artificiales o naturales son analizados desde puntos de vista diferentes, dado que los puntos de referencia artificiales constan de prototipos predefinidos por el usuario, para que el robot los pueda visualizarlos de forma meramente simple con cámaras ubicadas en los costados de este que permiten reconocer las plantillas y así pueda obtener su posición dentro del espacio. Cuando no hay cámaras auxiliares se opta por buscar las propiedades de las plantillas ubicadas por el usuario para poder utilizar distintos algoritmos para obtener dicha localización.
Otro sistema de navegación que utiliza este tipo de navegación es el desarrollado por Hashima(1997); el cual usa técnicas de correlación para seguir puntos de referencia consecutivos ya sean naturales o artificiales, así como detectar obstáculos, este sistema utiliza el hardware dedicado TVR el cual se encarga de calcular las correlaciones, así mismo su sistema para obtener la localización del robot es determinada por múltiples algoritmos lo cuales se encargan de identificar puntos de referencia que ya están establecidos en la base de datos del robot y que este sigue; a partir de los puntos de referencia que se van registrando y el robot se va moviendo en el entorno, la posición del robot es estimada a partir de la comparación de los puntos referencia calculados y las posiciones de los puntos de referencia.
Construcción de mapas
Este tipo de sistema de navegación consiste en el crear un mapa del entorno a partir de modelos previamente establecidos o a partir de cero, siendo que los modelos son difíciles de generar, muchos autores han optado por crear robots capaces de construir una representación interna del entorno en el que navegan a medida que este va siendo explorado. Para esto se han construido diferentes robots los cuales constan de propiedades específicas que les permiten crear dicha representación.
Una de las técnicas utilizadas para poder implementar la creación interna del mapa es la de Moravec (1981,1983), el cual toma 9 imágenes consecutivas espaciadas en 50cm y que utiliza un operador de interés que extrae las características distintivas de la imagen. Otra técnica fue la desarrollada por Thorpe (1984) el cual utilizaba el operador de interés de Moravec para generar las características de las imágenes en coordenadas tridimensionales. Con esta innovación en 1985 Moravec y Elfes propusieron las rejillas de ocupación que es información que determina si una celda en el espacio es ocupada o no esto a partir de la información obtenida por sensores ultrasónicos.
“Mientras que los acercamientos basados en rejillas de ocupación son posibles de generar mapas que son ricos en detalles geométricos, la extensión a la cual la geometría resultante puede ser confiable sobre navegaciones subsecuentes dependen de la exactitud de la edometría y las incertidumbres sensoriales durante la construcción del mapa.” (Desouza, Guilherme, 2002).
Otra de las técnicas es la utilizada por Thrun (1998) el cual propone integrar el sistema de navegación basado en rejillas de ocupación y el sistema de acercamiento basado en topología; aun cuando estas dos técnicas contrastan entre ellas; debido a que una pretende obtener el mapa en observaciones y en la otra ya esta representado el mapa de navegación por medio de nodos.
Navegación en Sin Mapas
Este tipo de sistemas de navegación es logrado sin tener ninguna descripción o información del entorno; es decir que en este tipo de navegación no se basa en mapas; sino a partir de información relevante de los objetos que se observan en el entorno, lo cual conlleva a el robot a ejercer movimientos dependiendo de dicha información. Siendo la única forma de que el robot pueda moverse en el entorno, este necesita observar los elementos que existen en el ; las técnicas utilizadas para analizar estos objetos son el sistema basado en el flujo óptico y el sistema basado en apariencia.
Navegación usando flujo óptico
Uno de los sistemas basados en el flujo óptico es el desarrollado por Santos-Victor (1993) el cual basa su sistema en la imitación del sistema visual de las abejas; ya que favorece los mecanismos de navegación ya que ocupa mayor campo de visión y es usado para generar movimientos a partir de las características del entorno. Este sistema utiliza estereofonía divergente para tratar de imitar el centro de reflejo de la abeja; el cual se basa en la diferencia de velocidades entre las imágenes izquierda y derecha siendo estas aproximadas a cero, si las velocidades son diferentes entonces tomara acciones necesarias para guiarse en el entorno.
Para calcular el flujo óptico de cada lado de la visión se parte de las ecuaciones:
donde:
u, v -> son las componentes de flujo horizontal y vertical
Mientras el robot se encuentre en un plano el flujo vertical tiende a cero; debido a que no hay movimiento en esa dirección por que se mantiene constante sobre el centro; entonces la ecuación quedara como:
donde:
It e Ix son las derivadas espaciales de el tiempo y de x en la imagen.
Dado que los flujos ópticos en los lados tienen direcciones opuestas; se relacionan con la ecuacione:
donde:
TM -> es la velocidad de movimiento hacia delante
ZR y ZL -> son las proyecciones horizontales de los movimientos de izquierda y derecha.
Debido a que estas ecuaciones no permiten cambiar la dirección del movimiento, no permiten hacer movimientos rotacionales, y estas ecuaciones solo pueden ser utilizadas si se cumplen las condiciones siguientes:
“1. La velocidad rotacional no es mas larga que ciertos factores de tiempo en la velocidad de traslación. Este factor esta en función de la posición relativa de las cámaras en representación polar, con respecto del marco de coordenadas del robot.
2. Las cámaras están montadas tan cerca como sea posible del centro de rotación del robot.
3. El procedimiento de calibración es realizado en orden de compensar por un termino independiente que aparece en la ecuación para movimiento rotacional.” (Desouza, Guilherme, 2002).
Además de tener que satisfacer estas condiciones, los cálculos del flujo óptico dependen de la existencia de texturas en el corredor que se navega; en caso de tener deficiencia en la textura se presentara lo que se llama comportamiento sostenido; el cual causa que el robot se detenga.
Referencias:
Guilherme DeSouza and A. C. Kak, "Vision for Mobile Robot Navigation: A Survey," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 237-267, February 2002.
Santos-Victor, G. Sandini, F. Curotto, and S. Garibaldi,“Divergent Stereo for Robot Navigation: Learning from Bees,” Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1993.
“Uno puede hacer la localización por el seguimiento de puntos de referencia cuando ambas, la localización aproximada del robot y la identidad de los puntos de referencia vistos en la imagen son conocidos y pueden ser seguidos.” (Desouza, Guilherme, 2002)
Debido a que los puntos de referencia pueden ser artificiales o naturales son analizados desde puntos de vista diferentes, dado que los puntos de referencia artificiales constan de prototipos predefinidos por el usuario, para que el robot los pueda visualizarlos de forma meramente simple con cámaras ubicadas en los costados de este que permiten reconocer las plantillas y así pueda obtener su posición dentro del espacio. Cuando no hay cámaras auxiliares se opta por buscar las propiedades de las plantillas ubicadas por el usuario para poder utilizar distintos algoritmos para obtener dicha localización.
Otro sistema de navegación que utiliza este tipo de navegación es el desarrollado por Hashima(1997); el cual usa técnicas de correlación para seguir puntos de referencia consecutivos ya sean naturales o artificiales, así como detectar obstáculos, este sistema utiliza el hardware dedicado TVR el cual se encarga de calcular las correlaciones, así mismo su sistema para obtener la localización del robot es determinada por múltiples algoritmos lo cuales se encargan de identificar puntos de referencia que ya están establecidos en la base de datos del robot y que este sigue; a partir de los puntos de referencia que se van registrando y el robot se va moviendo en el entorno, la posición del robot es estimada a partir de la comparación de los puntos referencia calculados y las posiciones de los puntos de referencia.
Construcción de mapas
Este tipo de sistema de navegación consiste en el crear un mapa del entorno a partir de modelos previamente establecidos o a partir de cero, siendo que los modelos son difíciles de generar, muchos autores han optado por crear robots capaces de construir una representación interna del entorno en el que navegan a medida que este va siendo explorado. Para esto se han construido diferentes robots los cuales constan de propiedades específicas que les permiten crear dicha representación.
Una de las técnicas utilizadas para poder implementar la creación interna del mapa es la de Moravec (1981,1983), el cual toma 9 imágenes consecutivas espaciadas en 50cm y que utiliza un operador de interés que extrae las características distintivas de la imagen. Otra técnica fue la desarrollada por Thorpe (1984) el cual utilizaba el operador de interés de Moravec para generar las características de las imágenes en coordenadas tridimensionales. Con esta innovación en 1985 Moravec y Elfes propusieron las rejillas de ocupación que es información que determina si una celda en el espacio es ocupada o no esto a partir de la información obtenida por sensores ultrasónicos.
“Mientras que los acercamientos basados en rejillas de ocupación son posibles de generar mapas que son ricos en detalles geométricos, la extensión a la cual la geometría resultante puede ser confiable sobre navegaciones subsecuentes dependen de la exactitud de la edometría y las incertidumbres sensoriales durante la construcción del mapa.” (Desouza, Guilherme, 2002).
Otra de las técnicas es la utilizada por Thrun (1998) el cual propone integrar el sistema de navegación basado en rejillas de ocupación y el sistema de acercamiento basado en topología; aun cuando estas dos técnicas contrastan entre ellas; debido a que una pretende obtener el mapa en observaciones y en la otra ya esta representado el mapa de navegación por medio de nodos.
Navegación en Sin Mapas
Este tipo de sistemas de navegación es logrado sin tener ninguna descripción o información del entorno; es decir que en este tipo de navegación no se basa en mapas; sino a partir de información relevante de los objetos que se observan en el entorno, lo cual conlleva a el robot a ejercer movimientos dependiendo de dicha información. Siendo la única forma de que el robot pueda moverse en el entorno, este necesita observar los elementos que existen en el ; las técnicas utilizadas para analizar estos objetos son el sistema basado en el flujo óptico y el sistema basado en apariencia.
Navegación usando flujo óptico
Uno de los sistemas basados en el flujo óptico es el desarrollado por Santos-Victor (1993) el cual basa su sistema en la imitación del sistema visual de las abejas; ya que favorece los mecanismos de navegación ya que ocupa mayor campo de visión y es usado para generar movimientos a partir de las características del entorno. Este sistema utiliza estereofonía divergente para tratar de imitar el centro de reflejo de la abeja; el cual se basa en la diferencia de velocidades entre las imágenes izquierda y derecha siendo estas aproximadas a cero, si las velocidades son diferentes entonces tomara acciones necesarias para guiarse en el entorno.
Para calcular el flujo óptico de cada lado de la visión se parte de las ecuaciones:
δIu/δx + δIv/δy + δI/δt = 0
donde:
u, v -> son las componentes de flujo horizontal y vertical
Mientras el robot se encuentre en un plano el flujo vertical tiende a cero; debido a que no hay movimiento en esa dirección por que se mantiene constante sobre el centro; entonces la ecuación quedara como:
u = -It/Ix
donde:
It e Ix son las derivadas espaciales de el tiempo y de x en la imagen.
Dado que los flujos ópticos en los lados tienen direcciones opuestas; se relacionan con la ecuacione:
e = uL + uR = TM(1/ZR – 1/ZL)
donde:
TM -> es la velocidad de movimiento hacia delante
ZR y ZL -> son las proyecciones horizontales de los movimientos de izquierda y derecha.
Debido a que estas ecuaciones no permiten cambiar la dirección del movimiento, no permiten hacer movimientos rotacionales, y estas ecuaciones solo pueden ser utilizadas si se cumplen las condiciones siguientes:
“1. La velocidad rotacional no es mas larga que ciertos factores de tiempo en la velocidad de traslación. Este factor esta en función de la posición relativa de las cámaras en representación polar, con respecto del marco de coordenadas del robot.
2. Las cámaras están montadas tan cerca como sea posible del centro de rotación del robot.
3. El procedimiento de calibración es realizado en orden de compensar por un termino independiente que aparece en la ecuación para movimiento rotacional.” (Desouza, Guilherme, 2002).
Además de tener que satisfacer estas condiciones, los cálculos del flujo óptico dependen de la existencia de texturas en el corredor que se navega; en caso de tener deficiencia en la textura se presentara lo que se llama comportamiento sostenido; el cual causa que el robot se detenga.
Referencias:
Guilherme DeSouza and A. C. Kak, "Vision for Mobile Robot Navigation: A Survey," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp. 237-267, February 2002.
Santos-Victor, G. Sandini, F. Curotto, and S. Garibaldi,“Divergent Stereo for Robot Navigation: Learning from Bees,” Proc. IEEE CS Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, 1993.
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