Diseño de un prototipo de sistema de odometría visual
La odometría visual ha sido uno de las técnicas más ampliamente utilizadas en asocio con sensores cinemáticos (gps, IMUs, cámara cenital, encoders entre otros) para la estimación de las coordenadas de la trayectoria de un agente robótico móvil, información de relevancia a la hora de usar la metodolo...
| Autor Principal: | Guerra Hernández, Carlos Andrés |
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| Otros Autores: | Higuita Palacio, Luis Sebastián |
| Formato: | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Idioma: | spa |
| Publicado: |
Ingenierias
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://hdl.handle.net/10819/3969 |
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| Sumario: |
La odometría visual ha sido uno de las técnicas más ampliamente utilizadas en asocio con sensores cinemáticos (gps, IMUs, cámara cenital, encoders entre otros) para la estimación de las coordenadas de la trayectoria de un agente robótico móvil, información de relevancia a la hora de usar la metodología SLAM para la navegación en entornos estructurados o semiestructurados en dos o tres dimensiones. En particular (Scaramuzza & Fraundorfer, 2011) propone la fundamentación matemática necesaria para la estimación de la trayectoria de un móvil sobre un sistema de referencia absoluto. Los resultados obtenidos al combinarlos con filtros estimadores de Kalman y el algoritmo de correspondencia entre puntos característicos RANSAC, ilustran el gran potencial de la técnica para soportar la navegación de agentes robóticos, pero la robustez de estos algoritmos provocan un gran consumo de recursos computacionales que se traducen en largos tiempos de procesamiento de la información visual, inhabilitando el mismo para ser empleado en sistemas de navegación de tiempo real (Rodríguez-Aragón, 2015).
Por tal motivo el grupo de trabajo propone el diseño de un prototipo de sistema de odometría visual estereoscópica para la estimación de trayectorias 2D, reemplazando el algoritmo RANSAC por el uso de estimadores estadísticos más simples que sirvan para establecer correspondencias entre puntos característicos de forma más eficiente que el mencionado algoritmo. Para tal fin se implementará un sistema de visión artificial estereoscópica sobre un agente robótico con tracción diferencial, que empleará las matrices de calibración de las cámaras y los conceptos de la geometría epipolar para la estimación de las coordenadas 3D de los puntos característicos de las imágenes muestreadas y capturadas en tiempos consecutivos, k y k-1. Para establecer la correspondencia entre puntos característicos existentes entre el par de imágenes estereoscópicas se utilizará la metodología propuesta por (Kumar Singh, Shi-Tao Huang, & Blostein, 1987), en asocio con el uso de la técnica de correlación entre dos imágenes. A partir de la información obtenida en los instantes de tiempo k y k-1 se procederá a calcular la matriz de transformación de cuerpo rígido, que a su vez se usará para determinar la matriz de pose del sistema de visión que corresponde a la pose del agente robótico. Para poner a prueba el sistema elaborado, se procederá a mover el robot por diversos tipos de trayectorias arbitrarias establecidas previamente, y se medirán las normas euclidianas o de Frobenius existentes entre las coordenadas de las trayectorias estimadas y las reales medidas respecto a un sistema de referencia absoluto.
Los resultados obtenidos (sistema de odometría visual) se emplearan para una próxima etapa proyectual, en la cual se reconstruirá un entorno 2D a partir de la información visual capturada por un par estereoscópico presente en un agente robótico. |
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