Slam visual topológico/métrico mediante métodos basados en apariencia en entornos no determinísticos

Resumen

La robótica es considerada como la parte de la ingeniería que se encarga de la aplicación de la informática al diseño y uso de máquinas que sustituyan a las personas en la realización de diferentes tareas. Dentro de este campo de estudio, se encuentra situada la presente Tesis Doctoral, más concretamente en el ámbito de la robótica móvil. Si definimos el término robot como una entidad autónoma que posee la cualidad de poder moverse, con el objetivo de realizar diferentes tareas según su programación, se puede afirmar que una de las más importantes características que debe poseer el robot, corresponde con la capacidad de navegar por un entorno de manera autónoma. Con este propósito, surgen tres problemas asociados: Mapping, Localization y Path Planing. Se entiende como mapping al proceso llevado a cabo para crear una mapa del entorno, utilizando los datos almacenados mediante la navegación del robot. El proceso de localización corresponde con el procedimiento mediante el cual se estima la posición del robot dentro de un mapa. Por último, el proceso seguido para establecer el mejor camino a seguir por el robot para ir de un punto origen a un punto destino, se define como path planning. En la práctica, estos procesos están relacionados entre sí. Concretamente la construcción de una mapa mientras que se localiza al robot dentro del mismo, se conoce comúnmente como el problema de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), y puede ser considerado como una de las más complejas tareas en el campo de la robótica móvil. Respecto al tipo de información que el robot obtiene del entorno, es posible encontrar diferentes propuestas en la literatura relacionada (sensores sónar, sensores láser, sensores de visión etc.). Entre los mismos, es a destacar el creciente uso de sensores de visión, debido a las numerosas ventajas que presentan, pues son sensores pasivos que proporcionan una gran cantidad de información sin necesidad de incorporar instrumentos mecánicos, y que a su vez presentan un relativo bajo coste. En base a las ventajas presentadas, para el desarrollo de la presente Tesis Doctoral hemos decidido utilizar sensores de visión, más concretamente un sistema de visión omnidireccional, que proporciona información de todo el entorno que rodea al robot (360º en el plano de desplazamiento del robot). Además, en contraste con la mayoría de trabajos que podemos encontrar en la literatura científica, hemos decidido utilizar la información de apariencia global de las imágenes capturadas, sin extraer información local de las mismas. En base a las características escogidas, en la presente tesis se ha planteado la creación de un mapa topológico del entorno utilizando la información de apariencia global de imágenes omnidireccionales. Los mapas topológicos corresponden con representaciones gráficas que carecen de métrica en el espacio euclídeo, compuestos por nodos que representan un cierto lugar del espacio y que, a su vez, están relacionados entre sí de forma compacta. Estos métodos necesitan utilizar un descriptor que permita reconocer cada imagen capturada, y que a su vez reduzca el coste computacional (comprima la información capturada). Con este propósito, se ha decidido utilizar la Firma de Fourier como descriptor de apariencia de las imágenes capturadas. De este modo, se propone y evalúa un algoritmo para construir un mapa topológico del entorno, utilizando únicamente la información que proporciona la Firma de Fourier. Por otro lado, en línea con las tareas que debe ser capaz de resolver el robot móvil, en la presente Tesis Doctoral también se propone una solución al problema de la localización. Concretamente se presentan y evalúan dos métodos topológicos y un método que combina la información métrica con la información topológica. Para los métodos topológicos se implementa un algoritmo totalmente nuevo y para el método métrico se utiliza una modificación de una algoritmo de localización Monte Carlo. En este sentido, se presenta una evaluación robusta de los algoritmos implementados. Una vez se estudian ambos problemas por separado (mapping y localization), surge la necesidad de plantearlos de manera conjunta, pues en la mayoría de los casos, cuando un robot debe realizar una tarea, este no dispone de mapa o el mapa cambia con el tiempo. Con este propósito, se implementa un nuevo algoritmo de SLAM, que corresponde con una combinación de un algoritmo topológico con un algoritmo métrico (basado en un algoritmo Monte Carlo). La validez de las propuestas realizadas en esta tesis se ha comprobado mediante un conjunto de experimentos realizados. Con este propósito se utilizan datos reales capturados por robots móviles en diferentes entornos de interior. Además, se presentan experimentos en entornos de exterior, utilizando también datos reales. A partir de los resultados presentados, se demuestra la validez de las soluciones propuestas en cada parte del trabajo realizado.