Saltar apartados
  • UA
  • i3a
  • Percepció Visual i Fusió Sensorial en Robòtica

Percepció Visual i Fusió Sensorial en Robòtica

Percepció Visual i Fusió Sensorial en Robòtica

Resum

Amb aquest projecte es proposa avançar en les tècniques per a la fusió de dades sensorials de fonts heterogènies i homogènies, amb la finalitat de millorar la inferència tant en la localització com en el guiat. Així mateix es validaran les propostes que es realitzen utilitzant una plataforma robòtica que permeta avaluar les millores.

A més en aquest projecte es planteja el desenvolupament d'un sistema que facilite l'experimentació amb entorns de robots mòbils, establint-se els següents objectius concrets:

Integració de l'arquitectura de control amb diferents sistemes de percepció (sonessis i visió).

Desenvolupament d'un entorn d'agents que permeta la fàcil avaluació i experimentació amb tècniques intel·ligents diverses per a realitzar processos de fusió sensorial i ajust dels diferents components de l'arquitectura, tals com a regles dels comportaments, aprenentatge de metacontroladores per a la fusió de comportaments, aplicació d'algorismes de resolució de problemes multiobjetivo per a funcions d'avaluació de rendiments.

Objectius i interès d'aquests

Un dels problemes a l'hora de treballar amb robots en entorns perillosos o fins i tot en entorns remots és la privació sensorial. Imaginem que s'envia una sonda a Mart, aquesta sonda tindrà un conjunt de sensors especialitzats en l'extracció d'informació de l'escorça de Mart. Si un d'aquests sensors es trenca, és a dir, es produeix el trencament d'un element sensorial, açò implicaria la perduda de percepció de l'objecte desitjat (en el nostre cas l'escorça del planeta o almenys una part d'ella). Mitjançant la fusió sensorial es podria suplir la manca del sensor desbaratat.

Un altre problema és la cobertura espacial limitada. Normalment un únic sensor cobreix un rang espacial reduït, fusionant les dades de diversos sensors es podria aconseguir una cobertura major. La cobertura temporal limitada és quan un sensor necessita un temps determinat per a obtenir i transmetre una mesura determinada. Òbviament si aconseguim fusionar de manera eficient la informació de diversos sensors aquestes limitacions es redueixen amb el nombre de sensors disponibles.

La Imprecisió sensorial es dóna per la mateixa naturalesa del sensor. Les mesures obtingudes per sensors individuals estàs limitades a la precisió del sensor emprat. Com més sensors del mateix tipus tinguem major precisió podrem obtenir fusionant les dades.

Un altre problema en el camp de la robòtica és la incertesa. La incertesa depèn de l'objecte que s'està observant en comptes del sensor. Es dóna quan apareixen determinades característiques (com a oclusions), quan el sensor no pot mesurar tots els atributs rellevants per a la percepció o quan l'observació és ambigua. Un únic sensor és incapaç de reduir la incertesa en la seua percepció a causa de la seua visió limitada de l'objecte.

El conjunt d'objectius del projecte se centra a avançar en les tècniques per a la fusió de dades sensorials de fonts tant heterogènies com a homogènies per a millorar la inferència en localització i guiat. Així mateix es validaran les propostes que es realitzen utilitzant una plataforma robòtica que permeta avaluar les millores quant a:

Robustesa i fiabilitat.

Múltiples sensors tenen una redundància inherent que permeten proporcionar informació fins i tot en el cas d'una fallada parcial.

Estendre la cobertura espacial i temporal.

Un sensor pot mirar on uns altres no poden i pot realitzar mesures quan uns altres no poden.

Incrementar la confiança.

Una mesura d'un sensor es confirma per mitjà de les mitjanes dels altres sensors

Redueix l'ambigüitat i la incertesa.

El fusionar la informació redueix el conjunt d'interpretacions d'una determinada mesura.

Robustesa a interferències.

Incrementant la dimensionalidad de l'espai de mesures (per exemple mesurant una qualitat determinada amb dos tipus de sensors) el sistema es torna menys vulnerable a interferències (ex. Usar sonar + visió).

Resolució millorada.

Quan intervingudes independents de la mateixa propietat es fusionen la resolució del resultat és millor que una mesura d'un únic sensor.

A més en aquest projecte es planteja el desenvolupament d'una plataforma que facilite l'experimentació amb entorns de robots mòbils, establint-se els següents objectius:

1. Integració de l'arquitectura de control amb diferents sistemes de percepció (sonessis i visió). Es planteja com a base per a la planificació de tasques, mitjançant els següents subobjetivos:

1.1. Integració de tècniques de visió en l'arquitectura, com un agent deliberatiu més. Dit agent es coordinarà amb el planificador de tasques i objectius, de manera que, en funció del context de la tasca, dita planificadora seleccione llocs o posicions objectius a partir de la informació visual. D'aquesta forma els controladors reactius poden treballar amb aquesta informació per a realitzar tasques de seguiment d'objectes i/o persones

1.2. Segmentació Espai-Temporal mitjançant tècniques estadístiques. Extracció eficient de la informació de color i moviment. Segmentació espai-temporal de regions amb moviment i color coherents. Detecció i agrupament del moviment. Filtrat i agrupament de color. Estratègies de fusió de pistes visuals. Modelatge estadístic. Robustesa.

1.3. Retro-alimentació i Control Visual. Tracking eficient utilitzant la informació extreta en les tasques anteriors. Predicció, actualització. Extracció de coneixement previ sobre les trajectòries previstes i de l'entorn en el qual es va a realitzar el seguiment. Inferència de la nova posició i orientació de la càmera.

2. Desenvolupament d'un entorn d'agents que permeta la fàcil avaluació i experimentació amb tècniques intel·ligents diverses per a realitzar processos de fusió sensorial i ajust dels diferents components de l'arquitectura, tals com a regles dels comportaments, aprenentatge de metacontroladores per a la fusió de comportaments, aplicació d'algorismes de resolució de problemes multiobjetivo per a funcions d'avaluació de rendiments.

2.1. Tècniques d'implementació de fusió sensorial basada en mètodes estocàstics. Un punt molt important del control basat en comportaments és com coordinar eficientment conflictes i competició entre diferents tipus de comportaments per a aconseguir un bon rendiment basat models estocàstics L'ús de tècniques d'aprenentatge en la base de regles de fusió pot resultar en una millora del rendiment del robot. Una dels avantatges d'aquest sistema és que el robot pot ser entrenat amb solament uns comportaments, i posteriorment si es desitja afegir altres nous solament es necessita reentrenar les bases de regles de fusió, preservant els comportaments anteriors.

2.2. Disseny, implementació i validació d'algorismes multiobjetivo per a la planificació de trajectòries robustes, dins de la integració de les capes de visió i control. En concret proposem un enfocament evolutiu multiobjetivo per a realitzar la cerca de la millor trajectòria sobre la base d'uns criteris determinats. D'altra banda, la robustesa de la trajectòria es garantirà introduint un criteri addicional de soroll gaussià acumulatiu.

Informàtica Industrial i Intel·ligència Artificial (i3a)


Universitat d'Alacant
Dpto. Ciència de la Computació i Intel·ligència Artificial
Grup Informàtica Industrial i Intel·ligència Artificial

Carretera Sant Vicent s/n
03690 Sant Vicent del Raspeig
Alacant (Spain)

Tel: (+34) 96 590 3400

Fax: (+34) 96 590 3464

Per a més informació: informacio@ua.es, i per a temes relacionats amb aquest servidor web: webmaster@ua.es

Carretera de Sant Vicent del Raspeig, s/n - 03690 Sant Vicent del Raspeig - Alacant - Tel.: 96 590 3400 - Fax: 96 590 3464