Descargar - Vicerrectoría de Investigación

Nuevo vehículo no tripulado impulsará
investigación sobre visión por computador
Hace poco más de una década, el Dr. Geovanni Martínez Castillo fundó el
Laboratorio de Investigación en Procesamiento Digital de Imágenes y Visión por
Computador (IPCV-LAB) en la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de
Costa Rica (UCR).
Esta unidad realiza investigación básica en formación, captura, digitalización y
modelado de señales de video y aplica los resultados de esas investigaciones al
desarrollo de algoritmos útiles para robótica autónoma.
Estos procedimientos matemáticos también se utilizan para el análisis de imágenes
biomédicas, la inspección en línea de productos industriales y la compresión de video a
muy bajos índices de transmisión (2 - 4 Kbit/seg).
Recientemente creó un nuevo algoritmo de odometría visual monocular para robótica
autónoma espacial que permite estimar el movimiento tridimensional de un vehículo
terrestre no tripulado (robot), a partir del análisis de una secuencia de imágenes de una
superficie planetaria proporcionada por una cámara de video monocular atada a su
estructura.
El nuevo sistema se presentó a inicios de este año en el “IEEE Workshop on Robot
Vision”, Florida, Estados Unidos de América (EEUU) y despertó gran interés en la
comunidad científica
internacional,
sin embargo aún no ha sido validado en una
plataforma robótica real a través de pruebas de campo.
Vehículo terrestre no tripulado
Considerando la importancia de avanzar en el proyecto, la Vicerrectoría de
Investigación de la Universidad de Costa Rica decidió adquirir un vehículo terrestre no
tripulado denominado Husky A200, de la empresa Clearpath Robotics, por la suma de
$13.500 dólares para que sea usado como plataforma robótica real en la validación del
algoritmo de odometría visual monocular desarrollado por el Dr. Martínez.
Los robots autónomos que
utiliza actualmente la “National Aeronautics and Space
Administration”(NASA) para la exploración del planeta Marte, como el “Opportunity” y el
“Curiosity”, al igual que muchos otros que se usan en la Tierra, utilizan un algoritmo
denominado algoritmo de odometría visual estereoscópica para ayudarse a navegar
autónomamente sobre una superficie en exploración.
Este sistema permite estimar el movimiento tridimensional del robot a partir de dos
señales de video provenientes de una cámara estereoscópica atada rígidamente a su
estructura.
Una cámara estereoscópica es un arreglo de dos cámaras monoculares para las cuales
se conoce con exactitud la posición y orientación relativa entre ellas. Específicamente,
para realizar la estimación del movimiento del robot, el algoritmo evalúa las
correspondencias entre dos conjuntos de posiciones tridimensionales de puntos
característicos, los cuales fueron obtenidos por triangulación estereoscópica, a partir de
dos pares de imágenes, capturadas antes y después del movimiento del robot por la
cámara estereoscópica.
Importancia de odometría visual
El algoritmo de odometría visual es muy útil en lugares donde no existe un Sistema de
Posicionamiento Global (GPS:por sus siglas en inglés) como en un planeta lejano en
exploración, especialmente cuando el robot se resbala en pendientes y superficies
arenosas, pues a partir del movimiento estimado por el algoritmo de odometría visual, el
robot puede calcular la trayectoria real seguida por él desde que inició su movimiento,
sin necesidad de un GPS.
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Dicha trayectoria es utilizada por el robot para compararla con la trayectoria que al inicio
se le había ordenado seguir. En caso de que se detecte una diferencia, producto de que
se resbaló, corregiría automáticamente su rumbo para que finalmente este pueda
alcanzar su objetivo sin contratiempos y en forma precisa.
A diferencia del algoritmo de Odometría Visual Estereoscópica utilizado por la NASA, el
algoritmo desarrollado por el Dr. Martínez utiliza una sola cámara monocular atada
rígidamente a la estructura del robot.
Además, para realizar la estimación del movimiento del robot, en vez de evaluar
correspondencias entre puntos característicos, lo que hace es evaluar diferencias de
intensidad entre imágenes consecutivas, capturadas antes y después del movimiento
del robot por la cámara monocular.
“A pesar de que ambos algoritmos tienen el mismo objetivo, cual es el de estimar el
movimiento tridimensional del robot, el número de cámaras monoculares y los datos
evaluados para la estimación del movimiento son diferentes.
“Sin embargo nuestro objetivo no es demostrar que el algoritmo de odometría visual
monocular es superior al algoritmo de odometría visual estereoscópica, sino que una
fusión de ambos algoritmos permitiría calcular con mayor exactitud la trayectoria
seguida por el robot.
Esto posibilitaría que el mismo pueda llegar a su objetivo científico con mayor precisión
y rapidez, así como aumentar la distancia de operación en forma autónoma del robot”,
indicó el Dr. Martínez.
“Por otro lado, una cámara estereoscópica es más compleja de producir y requiere una
calibración especial, mientras que la monocular es más liviana, consume menos
energía, requiere menos espacio y es más económica”, explicó el Dr. Martínez.
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Igualmente, en caso de dañarse una de las dos cámaras del arreglo estereoscópico,
estando el robot en una ubicación de difícil acceso o en un planeta lejano, aún se
podría hacer odometría visual con la cámara restante en operación, utilizando el
algoritmo desarrollado por el Dr. Martínez.
La tecnología también es aplicable en insectos voladores robóticos (“entomopters”), los
cuales podrían utilizarse para la exploración de la superficie marciana debido a su gran
habilidad de volar despacio y aterrizar con suavidad en condiciones donde la presión
atmosférica es muy baja.
“Como son robots muy pequeños, con muy poca capacidad de carga y de suministro de
energía, entre menos pese, menos espacio y menos consumo energía requiera el
sistema de odometría visual es mejor.
“De ahí que en un futuro se espera que la odometría visual monocular tenga mayor
impacto en este tipo de robots que la odometría visual estereoscópica”, agregó el Dr.
Martínez.
Una de las metas del investigador es lograr que a nivel mundial muchos se interesen en
usar el algoritmo de odometría visual monocular y que este se convierta a largo plazo
en una parte indispensable de cualquier robot autónomo.
“A mí me gustaría ver el algoritmo incorporado en la nueva generación de robots de
exploración planetaria más allá del “Curiosity”. Esto podría ser posible si logramos
demostrarle a la comunidad científica internacional, a través de pruebas de campo, que
el algoritmo funciona muy bien en una plataforma robótica real, como la Husky A200”,
manifestó el Dr. Martínez.
El vehículo no tripulado Husky A200 también va a ser de gran utilidad a nivel docente,
en cursos de grado y posgrado, así como en proyectos finales de graduación, pues los
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estudiantes van a tener la posibilidad de entrar en contacto, relacionarse, trabajar e
investigar en un proyecto donde se realiza investigación básica para el desarrollo y
prueba de alta tecnología en el área de visión por computador para robótica autónoma.
Contacto
Para mayor información al respecto, pueden visitar al Dr. Geovanni Martínez en el
IPCV-LAB (http://ipcv-lab.eie.ucr.ac.cr/), 4to piso, Escuela de Ingeniería Eléctrica, frente
al Planetario, Ciudad de la Investigación, Universidad de Costa Rica, o comunicarse
con él a través del correo electrónico [email protected] o llamarlo al teléfono (506)
2511-3864.
VER MÁS INFORMACIÓN
CARACTERÍSTICAS DE VEHÍCULO
TERRESTRE NO TRIPULADO HUSKY A200
Tipo
Con tracción en las cuatro ruedas (4x4), todo terreno, con
micro-controlador abordo, incluye codificadores de giro en las
ruedas y paquetes de medición de corriente y voltaje, así
como de diagnóstico de temperatura
Dimensiones
Largo x Ancho x Alto: 990 x 670 x 390 en milímetros
Peso
50 kilogramos
Capacidad de carga
En todo terreno 20 kilogramos; máximo 75 kilogramos
Velocidad máxima
1.0 metros/segundo
Distancia al suelo
chasis (clearance)
Tiempo de operación
del 130 milímetros
3 horas típico; 8 horas máximo
Potencia de accionamiento
1000 Watt pico; 400 Watt continuo
Batería
24 Voltios, 20 Amperios hora, tipo ácido de plomo sellado
Tensiones disponibles en 5 Voltios, 12 Voltios, 24 Voltios, con fusible de 5 Amperios
el chasis para el usuario
Tipo de comunicación con Tipo serial RS-232 a 115200 BAUDIOS
el robot
Codificadores de giro en >200,000 pulsos/minuto, tipo cuadratura
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las ruedas
Datos de telemetría para Estado de la batería y odometría
retroalimentación
Modos de control
voltaje directo, velocidad, velocidad de rotación de las
ruedas y torque
Programas de control / Robot OperationSystem
Interfaces de Programación Python, C++ y C
/
Lenguajes
de
Programación
Fabricado por
ClearpathRobotics
(ROS),
MOOS-IvP,
LabVIEW,
César A. Parral
[email protected]
PIE DE FOTO
El Dr. Geovanni Martínez Castillo, investigador del IPCV-LAB-UCR, revisa los
instrumentos del robot Husky A200 para realizar las primeras pruebas en campo.
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