Unifying vision and control for mobile robots

Resumen

En la actualidad, el impacto de la investigación en robótica móvil sigue siendo muy grande, motivado por la aplicabilidad de estos sistemas en tareas de servicio, en las que los robots móviles con ruedas (RMR) son apreciados particularmente. En este contexto, y como medio para percibir el entorno, los sistemas de visión aportan grandes prestaciones, siendo además sensores baratos. Sin embargo, el uso óptimo de la información visual tiene muchos aspectos cientifico-técnicos por resolver y es computacionalmente costoso. El problema de control visual, en el marco de navegación visual autónoma, consiste en calcular las velocidades adecuadas para conducir al robot a una ubicación deseada. En esta tesis nuestro objetivo es unificar aspectos formales de la teoría de control con conceptos de visión por computador para lograr un buen desempeño en tareas de navegación del RMR. Por tanto, proponemos y evaluamos soluciones al problema de control visual usando la información proporcionada por un sistema de visión monocular a bordo del robot. Un aspecto a destacar de los esquemas propuestos es que son válidos para sistemas de visión que obedecen a un modelo de proyección central, ya sean cámaras convencionales, sistemas catadióptricos o cámaras ojo de pez, de tal forma que los problemas de visibilidad restringida se pueden evitar con el sensor adecuado. La versatilidad de los esquemas propuestos se logra al explotar las restricciones geométricas impuestas entre características de imágenes. Nos enfocamos en usar la geometría epipolar y el tensor trifocal, debido a que estas restricciones pueden tratar con escenas generales, sin limitarse a escenas planas como, por ejemplo, el modelo de homografía. Una ventaja del uso de restricciones geométricas es que permiten recoger la información de muchas características visuales sobre pocos parámetros, de modo que podemos seleccionar algunos para el diseño de sistemas de control cuadrados, donde es posible demostrar estabilidad, a diferencia del enfoque clásico basado en la pseudoinversa de una matriz de interacción. Además, los esquemas de control propuestos explotan la técnica de control por modos deslizantes que permite manejar las singularidades que aparecen en el cálculo de las velocidades. Las propiedades del control por modos deslizantes proporcionan la ventaja de lograr esquemas con buena robustez respecto a errores de calibración de la cámara y ruido de imagen. El enfoque más usado en esta tesis se basa en la realimentación directa de algunos términos de las restricciones geométricas usadas. Este planteamiento depende menos de las características visuales que el enfoque clásico basado en imagen, dado que se filtra la información. Además, para mejorar la robustez minimizando esta dependencia, proponemos un esquema de estimación dinámica que proporciona la localización del robot, de modo que la tarea de control se desarrolla en el espacio Cartesiano. Aunque existen pocos resultados sobre observabilidad no lineal, introducimos un análisis de observabilidad exhaustivo del problema de estimación desde una restricción geométrica, así como un análisis de estabilidad del bucle cerrado. Como extensión de la tarea de control visual para regulación de posición, explotamos el enfoque basado en una memoria visual y realimentación de una restricción geométrica para la navegación autónoma en grandes desplazamientos. En este contexto, hemos contribuido con dos ventajas de los esquemas de control propuestos: no requieren descomposición explícita de la restricción geométrica y las velocidades calculadas son suaves o eventualmente constantes a trozos. Todos los esquemas propuestos se evalúan a través de simulaciones y experimentos reales usando diferentes plataformas y sistemas de visión.