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Extracción de información visual para navegación en entornos

Extracción de información visual para navegación en entornos
Área de investigación: Ingeniería visual
Estado: Finished
Líderes del proyecto:
Colaboradores:
Inicio propuesto: 01/01/2000
Límite propuesto: 31/12/2002
Financiado por: CICYT. Ministerio de Ciencia e Innovación
Descripción:

El presente proyecto plantea la integración de técnicas de análisis de información visual con técnicas de razonamiento espacial para conseguir un comportamiento inteligente en un robot móvil. Dicho comportamiento consistiría en que, dada una configuración de caminos en forma de líneas pintadas en el suelo, donde cada línea tiene un comienzo y un final, y puede haber intersecciones, el robot móvil sea capaz de explorar ese mundo, etiquetar los puntos interesantes (finales de camino), para posteriormente poder ejecutar órdenes de alto nivel como "trasládate de un cierto punto a otro".

 

Para llevar a cabo el proyecto se propone usar dos tipos de técnicas :

- técnicas de bajo nivel para análisis de la información sensorial, e implementación de comportamientos reactivos básicos

- técnicas de alto nivel como razonamiento espacial cualitativo y aprendizaje

 

Los principales sensores se basan en visión estereoscópica. Los sensores de visión pueden ser útiles para, además de identificar los caminos y los obstáculos, realizar tareas finalistas como identificación de etiquetas o piezas en almacenes. La detección de obstáculos se realizará por análisis de la disparidad de las dos imágenes estereoscópicas, siendo esta técnica mucho más precisa que simples sensores de distancia por ultrasonidos, aunque más costosa computacionalmente, permitirá distinguir un obstáculo-persona de un obstáculo-caja, por ejemplo.

 

También se pretende implementar dos comportamientos reactivos basados en la información visual extraída : "seguimiento de camino" y "evitación de obstáculo".

 

En cuanto a las técnicas de alto nivel, se pretende investigar en estrategias para que el robot navegue su entorno inicialmente desconocido, formando un mapa cognitivo. El razonamiento espacial cualitativo permitirá manejar la imprecisión en las distancias a que está un objetivo, o en la posición del robot. El uso de técnicas de aprendizaje permitirán que el robot pruebe estrategias con las ha obtenido mejores resultado (mejores exploraciones) en intentos anteriores.

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