Navegación de robots usando un algoritmo de segmentación y el centro de áreas

Fernández Pérez, Javier. (2016). Navegación de robots usando un algoritmo de segmentación y el centro de áreas Master Thesis, Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
Fernandez_Perez_Javier_TFM.pdf Fernandez_Perez_Javier_TFM.pdf application/pdf 1.90MB

Título Navegación de robots usando un algoritmo de segmentación y el centro de áreas
Autor(es) Fernández Pérez, Javier
Resumen El objetivo de este proyecto es desarrollar un metodo que permita a un robot moverse por un entorno desconocido de forma segura, y a la vez explorar el mundo que le rodea lo maximo posible. El robot se mueve en un plano bidimensional y percibe distancias en un plano paralelo a este. La idea basica para el desarrollo de este metodo de navegacion explorativa se fundamenta en cuatro fases: deteccion de bifurcaciones por parte del robot; obtencion de caractersticas descriptivas del entorno a traves de sus sensores laser; toma de decision de movimiento del robot basado en este modelado del entorno; y ejecucion del movimiento del robot. Para que el robot detecte las bifurcaciones que se encuentra segun se va moviendo se ha usado una variacion del metodo del centro de areas, donde el robot segua la trayectoria del centroide del area libre frontal percibida, ampliando el numero de centros de areas de uno a tres (central, derecho e izquierdo). Tanto el centro de areas derecho como el izquierdo son los dos centros de areas que informan al robot de si se esta cerca de una bifurcacion, ya que si uno de estos dos centros de areas (o ambos) pasan de ser accesibles a inaccesibles es una se~nal para el robot de que se produce este hecho. Una vez que el robot sabe que existe una bifurcacion cerca a su derecha o izquierda se aplica una tecnica de segmentacion para renar el modelo del entorno y se lleva a cabo una descomposicion del mismo segun las caractersticas de los segmentos en areas libres, segmentos no conectados y segmentos convexos. Las areas libres se asemejan a zonas del entorno sin obstaculos, los segmentos no conectados son zonas donde hay obstaculos y existe la posibilidad de que entre estos obstaculos existan zonas de escape para el robot, mientras que los segmentos convexos son zonas en los que los obstaculos estan muy juntos unos de otros o simplemente son el mismo obstaculo (por ejemplo, dos lados de una pared). La decision de hacia donde se va a mover el robot se basa en las areas resultantes de la descomposicion previa, ya que, para llevar a cabo una mayor exploracion del mapa, el robot debe dirigirse a areas libres o areas formadas por segmentos no conectados y, por tanto, huir de areas formadas por segmentos convexos. Finalmente, una vez que el robot sabe hacia donde moverse es necesario colocar unos puntos de division virtuales (tambien llamados split points) en los sitios adecuados para que el robot se dirija de una manera efectiva hacia el sitio jado. Por supuesto, la colocacion de estos depende en gran medida de las caractersticas del entorno.
Abstract The aim of this masters nal project is to develop a method that allows a robot to move around an unfamiliar environment safely, and at the same time be able to explore the world around him as much as possible. The robot moves in a two dimensional plane and perceives distances in a parallel plane to it. The basic idea for the development of this explorative navigation method is based on four phases: detection of forks by the robot; obtaining descriptive characteristics of the environment through laser sensors of the robot; the decision making of robot motion based on this environment modeling; and the execution of the movement of the robot. To be able to detect forks when the robot moves, a variation of the area centre method has been used, where the robot followed the centroid of perceived frontal free area, expanding the number of area centres from one to three (central, right and left). Right and left area centres inform the robot if a fork is near, because if one of these two area centres (or both) becomes inaccessible the robot will know this fact. When the robot knows that there is a fork near to the right or left, a segmentation technique is applied to rene the environmental model and a decomposition based on the characteristics of the segments is carried out, detecting free areas, not connected segments and convex segments. Free areas simulate unobstructed environment areas, not connected segments are spaces where there are some obstacles and there is a possibility that between these obstacles an escape zone exists for the robot, while convex segments are areas where there obstacles which are very close to each other or they are the same obstacle simply (for example, two sides of a wall). The decision of the robot movement is based on the results of the previous division, because the robot has to go towards free areas or areas formed by unconnected segments to achieve a good exploration of the map and, therefore, the robot has to avoid areas formed by convex segments. Finally, when the robot knows where it has to move it is necessary to place virtual split points in the right places so that the robot directs towards the xed place eectively. Of course, the placement of these split points depends on the characteristics of the environment to a large degree.
Notas adicionales Trabajo de Fin de Máster. Máster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones. UNED
Materia(s) Ingeniería Informática
Editor(es) Universidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial.
Director/Tutor Cuadra Troncoso, José Manuel
Fecha 2016-07-07
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Jfernandez
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:master-ETSInformatica-IAA-Jfernandez
Idioma spa
Versión de la publicación acceptedVersion
Nivel de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de recurso master Thesis
Tipo de acceso Acceso abierto

 
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Creado: Fri, 16 Jul 2021, 19:05:08 CET