1. Introducción

Capítulo 1
1.Introducción
Introducción a los robots móviles
1.1.Introducción a los robots móviles
El desarrollo de los robots móviles responde a la necesidad de extender el campo de aplicación
de la Robótica, restringido inicialmente a los robots manipuladores. Un aspecto importante de los
robots móviles es su grado de autonomía, que se basa en el sistema de navegación automática que
permite al robot reaccionar y tomar decisiones basándose en observaciones de su entorno, sin
suponer que este es perfectamente conocido.
La estructura básica de un robot móvil contiene las siguientes partes:
1. Sensores: son dispositivos que permiten al robot cuantificar distintas características del
entorno o de sí mismo (externos o internos respectivamente) y por lo tanto obtener una
percepción del entorno. Los sensores internos permiten cerrar bucles de control (como por
ejemplo el de la tracción y el de la dirección) y los sensores externos permiten dotar de
“sentidos” al robot, siendo estos últimos de especial importancia para los robots móviles
que suelen trabajar en entornos poco estructurados y dinámicos.
2. Sistema de percepción: la información de los sensores externos es procesada por el
sistema de percepción para hacer un modelo del entorno y poder ajustarse
automáticamente a los cambios del mismo. Este sistema tiene varios objetivos:
•
Permitir una navegación segura, detectando y localizando obstáculos y situaciones
peligrosas en general.
•
Modelar el entorno construyendo un mapa o una representación, fundamentalmente
geométrica, del entorno.
•
Estimar la posición del vehículo de forma precisa.
3. Actuadores: los actuadores básicos en un robot móvil son los que van a actuar en el
sistema de tracción y de dirección y que permiten al robot moverse por el entorno.
4. Sistema de control: a partir de la información recibida por el sistema de percepción el
robot puede realizar algún tipo de actuación y es el sistema de control el que se encarga de
decidir dicha actuación. El sistema de control se puede dividir en varios niveles,
pudiéndose destacar:
•
Control de bajo nivel: actúa sobre el sistema de tracción y dirección.
•
Control de alto nivel: que va desde la planificación global de la misión a la
evitación de obstáculos no esperados.
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Introducción a los robots móviles
Figura 1.1:Estructura básica de un robot móvil
Todo esta estructura se desarrolla con el objetivo de que el robot tenga la suficiente inteligencia
como para reaccionar y tomar decisiones basándose en observaciones de su entorno, sin suponer que
este entorno es perfectamente conocido.
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Visión artificial aplicada a robótica móvil
1.2.Visión artificial aplicada a robótica móvil
Como se ha comentado en el punto precedente, en todo robot móvil es necesaria la presencia de
sensores que doten al sistema de un mecanismo de percepción de lo que ocurre en el entorno con el
fin de actuar de forma adecuada. Una de las formas de percepción que actualmente están en auge es
la visión artificial.
Un sistema de visión puede dotar al robot de un medio de percepción sofisticado y flexible, ya
que se puede obtener información de distinta índole del entorno, por lo que se tiene una sistema de
percepción más completo que con el uso de otro tipo de sensores, que son específicos para medida
de distancias, velocidades, etc.
Sin embargo, los sistemas de visión presentan ciertos inconvenientes, entre los que destacan los
siguientes:
1. Alta carga computacional. Para el procesamiento de imágenes en tiempo real es preciso contar
con sistemas muy rápidos que permitan extraer la información necesaria a medida que se
obtienen las imágenes. Este es un problema que se consigue superar con el avance en las
tecnologías de computadores, pudiéndose hoy en día disponer de sistemas de procesamiento más
simples basados en arquitecturas estándar de microprocesadores en lugar de trabajar con varios
DSP's en paralelo como ocurría hasta el momento en el sistema de visión del robot ROMEO-4R.
2. Elevado coste. Este es un problema que se va también subsanand, dado que cada vez son más los
procesos en los que se usan, de una u otra forma, técnicas basadas en visión artificial.
3. Complejidad de los algoritmos de visión. Se requiere de la elaboración de complejos algoritmos
para extraer la información de la imagen. Además, estos algortimos se deben centrar en la
obtención de una cierta característica específica para la aplicación, ya que la extracción de la
ingente cantidad de información que proporcionan las imágenes resultaría inviable desde el punto
de vista computacional y de gestión, en el estado actual de la Inteligencia Artificial.
4. Gran dependencia del entorno. La condiciones de iluminación y presencia de objetos constituye
problemas complejos de solventar de manera genérica, por lo que los sistemas de visión tienen un
ámbito de uso muy concreto en general, de forma que se puedan tener controladas en parte este
tipo de fenómenos. Es por ello, que el uso de la visión para navegación de vehículos autónomos
en exteriores sea aún muy limitada.
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Objetivos del proyecto
1.3.Objetivos del proyecto
Los objetivos principales de este proyecto son los siguientes:
1. Renovar la arquitectura hardware del PC dedicado a visión artificial (romeo4a) en el
vehículo autónomo Romeo4R, de tal forma que se tenga una arquitectura de PC estándar
tipo Intel, sustituyéndose así a los DSP's, que tienen como problemas fundamentales el
calentamiento y una mayor dificultad para la gestión, ya que la arquitectura constaba de
tres DSP's en paralelo. El montaje del hardware se ha realizado en un rack de tipo
industrial para acoplarlo fácilmente a la estructura existente.
2. Instalación de los sistemas operativos en el PC de visión. Se han instalado Windows
XP, Linux Debian y QNX 6.2.1A.
3. Implementación del software para el manejo de la digitalizadora desde el PC de
visión.
4. Implementación de un algoritmo de control del Pan&Tilt, de forma que se pueda
desacoplar el movimiento del vehículo del de la cámara, y así facilitar el seguimiento de
objetos móviles.
5. Integración del software de adquisición de imágenes con el control del Pan&Tilt y el
algoritmo de seguimiento de características en una secuencia de imágenes,
implementado por el Doctor D. Joaquín Ferruz Melero en su tesis doctoral. Asimismo, se
dota al sistema de comunicación vía sockets con el PC de control romeo4b.
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