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11
Doctorado en Doctorado en
ComputaciComputacióónn
ElecciEleccióón de ruta y ajuste de n de ruta y ajuste de
velocidad en robots con velocidad en robots con
ruedas dependiendo de la ruedas dependiendo de la
rugosidad de la superficie de rugosidad de la superficie de
navegacinavegacióónn
Alumno: Farid GarcAlumno: Farid Garcíía Lamonta Lamont
Asesor: Dr. JosAsesor: Dr. Joséé MatMatíías Alvarado Mentadoas Alvarado Mentado
CENTRO DE INVESTIGACION Y DE ESTUDIOS AVANZADOS
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22
Contenido
�Problema a resolver
�Propuesta
� Avances
� Metodología
�Estado del arte
�Trabajo futuro
�Plan de trabajo
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33
Problema a
resolver
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Problemática
�� Para superficies lisas, los R3 poseen:Para superficies lisas, los R3 poseen:�� VelocidadVelocidad
�� AgilidadAgilidad
�� PrecisiPrecisióónn. .
�� Pero no sobre terreno (cancha) con Pero no sobre terreno (cancha) con
desniveles, hoyos, baches desniveles, hoyos, baches ““suavessuaves””: :
�� Con pendiente de a lo mCon pendiente de a lo máás 15s 15ºº
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Navegación de robots en superficies
con irregularidades
� Para la navegación autónoma en exteriores es necesario reconocer:
• Texturas.
• Pendientes y agujeros.
• Obstáculos.
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66
Características de la Superficie
� Texturas que se encuentran en exteriores:
� Tierra, pasto, piedras, etc.
� Las irregularidades son:
� Pendientes y agujeros.
� Angulo de inclinación de irregularidades igual
o menores a 15°.
� Angulo de inclinación de irregularidades
mayores a 15° se consideran obstáculos.
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Características de la Superficie
77
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Problema a resolver (video)
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99
Objetivo General
� Desarrollar un método para el diseño e
implementación de navegación autónoma
sobre superficies irregulares suaves.
• Modelar superficies en exteriores.
• Desarrollar algoritmo para elección de rutas en
superficies irregulares.
• Simular el algoritmo de navegación sobre
superficies irregulares.
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1010
Objetivos Específicos
I. Modelar superficies.
� Acotar el tamaño de las irregularidades a tratar del terreno que se consideran transitables.
� Modelar superficies sin cambios en la intensidad de la iluminación y bajo escala de grises.
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1111
Objetivos Específicos
II. Realizar el algoritmo para elegir la ruta
óptima en superficies irregulares.
� Estimar la velocidad del vehículo dependiendo
de las irregularidades de la superficie.
� Elegir la mejor ruta empleando el modelo
obtenido en I.
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1212
Objetivos Específicos
III. Simular el algoritmo de elección de rutas
sobre superficies irregulares.
� Simular la velocidad adaptiva.
� Simular las trayectorias sobre superficies
irregulares.
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1313
Propuesta
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1414
Elección de ruta y estimación de
velocidad
� Detección de Irregularidades de la superficie
� Modelado de Texturas.
� Elección de ruta considerando las características
de la superficie.
� Estimación de velocidad de acuerdo a la
información de la superficie.
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1515
Diagrama de flujo
Este trabajo se enfoca a las partes que están
encerradas en las cajas verdes que se muestran en
la figura.
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1616
Reconocimiento de rugosidad
� La mayoría de métodos de reconocimiento de texturas son “rigidos”, solo dan como resultado falso y/o verdadero.
� El ser humano estima la rugosidad del suelo en base a su experiencia pero sin realizar cálculos matemáticos complejos.
� El control de la velocidad debe ser similar al mecanismo que realizamos los seres humanos.
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1717
Metodología
Visión Artificial
� Modelado y detección de
Texturas.
Red Neuronal Supervisada
� Clasificación de Texturas.
Red Neuronal Difusa
� Estimación de rugosidad de la
textura,
� Calculo de la velocidad apropiada
considerando la rugosidad del
suelo y el tamaño de las
irregularidades.
Sensores Infrarrojos
� Detección de
irregularidades.
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Diagrama de flujo
Este trabajo se enfoca a las partes que están
encerradas en las cajas verdes que se muestran en
la figura.
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1919
Avances
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2020
Interacción Robot-PC
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Estimación de velocidad
� Ya se utiliza información de texturas (visión
artificial):
� de superficies con tierra, pasto y adoquín
� Cubiertos, inclusive, con hojas y ramas.
� La información de los sensores infrarrojos no se
utiliza en este momento.
� Se procura hacer las pruebas a la misma hora del día para
evitar variaciones en la intensidad de la iluminación.
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2222
Elección de la ruta
� La ruta a elegir debe ser tal que el vehículo avance:
� sin riesgo de resbalar,
� sin riesgo de atascarse,
� los mas rápido posible dependiendo de la rugosidad y las
irregularidades.
� Proporcionalmente, el desplazamiento del vehículo
es:
� A menor velocidad (lento) si la rugosidad es menor
(lisa) y
� A mayor velocidad (rápido) si es mayor (áspera).
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Mapa Virtual del Terreno
� Toma aérea de la superficie:
� Se cuadricula la superficie.
� Se identifican las zonas de la superficie donde se
localizan las irregularidades abruptas.
� Con el cuadriculado se dibuja un mapa virtual
de la superficie en cuestión.
� Facilita la elección de ruta entre dos puntos
sobre la superficie.
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Reacción ante pendientes
� Si el robot encuentra una pendiente mayor a 15
grados, entonces el robot se detiene,
� Analiza las texturas que están en el lado
derecho e izquierdo del robot,
� Decide moverse por el lado que le permita
avanzar a mayor velocidad.
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Reacción ante agujeros
� Si el robot encuentra un agujero, entonces el
robot se detiene,
� Analiza la pendiente del agujero,
� Si la pendiente es menor a 15 grados, entonces
avanza sobre el agujero,
2525
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Reacción ante agujeros
� En caso contrario, analiza las texturas que
están en el lado derecho e izquierdo del robot,
� Decide moverse por el lado que le permita
avanzar a mayor velocidad.
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2727
Estimación de rugosidad
� La mayoría de métodos de reconocimiento de texturas solo dan como resultado falso y/o verdadero.
� Los seres humanos estimamos la rugosidad del suelo en base a nuestra experiencia pero sin realizar operaciones matemáticas.
� La estimación de la velocidad debe ser similar al mecanismo que realizamos los seres humanos.
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Herramientas formales
� Red Neuronal Supervisada: Clasificación de
Texturas.
� Lógica Difusa: Modela el comportamiento de
hacer ajustes rápidos durante el
desplazamiento sobre superficies rugosas.
� Red Neuronal Difusa: Estimación de
velocidad.
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2929
Redes neuronales (RN)
� Son un sistema que esta ordenado de una
forma que simula las células del cerebro. Estos
aprenden de la relación subyacente de la
información.
� Tienen capacidad del auto-aprendizaje sin la
necesidad de tener conocimiento de la relación
de la información.
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3030
Lógica difusa
� Da la flexibilidad para, implementado
computacionalmente, realizar imitaciones de la
percepción humana.
� Método organizado que trata con conocimiento
impreciso al emplear:
� reglas lingüísticas,
� se simula la toma de decisiones humana
� para procesar información imperfecta.
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3131
Conjuntos difusos
Angulo de inclinación Rugosidad de texturas
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3232
Conjuntos difusos
� Si se detecta que la irregularidad es una
pendiente, entonces el movimiento es de
“subir”.
� Si se detecta que la irregularidad es un agujero,
entonces el movimiento es de “bajar”.
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3333
Red neuronal difusa (RND)
� Tipo de red neuronal que emula el proceso de
inferencia que se realiza en un sistema difuso.
� Un aspecto clave para el entrenamiento es la
organización de los datos de entrenamiento.
� Se necesita de un experto para ordenar las
texturas y así construir los conjuntos difusos.
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3434
Estimación del ángulo de
inclinación
Pendientes
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3535
Estimación del ángulo de
inclinación
Agujeros
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3636
Arquitectura de la RND
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Forma general de reglas de
inferencia IF-THEN
� SI ángulo es moderadamente inclinado
Y textura es de rugosidad alta
Y movimiento es hacia arriba
ENTONCES la velocidad es alta.
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Reglas de inferencia
Entradas Salida
Angulo Rugosidad Dirección Velocidad
Pl M D MV
SS H D MV
MS M U MV
MS L U LV
VH L D LV
Pl: Plano; SS: Ligeramente inclinado; MS: Moderadamente
inclinado; HV: Muy inclinado; M: Medio; H: Alto; L:
Bajo; MV: Velocidad media; ST: Detenerse; LV:
Velocidad baja.
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3939
Trabajos
relacionados(estado del arte):
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4040
Reconocimiento de texturas
� Métodos con rayos láser (Castelnovi et al., 2005)
� Muestreo en línea del terreno.
� El procesamiento de la información es intenso.
� Métodos de vibración (Brooks y Iagnemma, 2005)
� Reconocimiento en línea del terreno durante el recorrido del robot.
� No puede anticipar a identificar el tipo de textura que esta enfrente del robot.
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4141
Reconocimiento de texturas
� Métodos basados en descriptores o micro-
textons (Zhang et al., 2007)
� Tolerante a cambios de iluminación y ángulos de
rotación respecto a algún eje.
� No se menciona nada sobre el reconocimiento de
texturas nuevas que no estén en las bases de
imágenes utilizadas como benchmark.
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Clasificación de Texturas
4242
Autores Porcentaje de clases identificadas
Red Neuronal Supervisada 75%
Mapas Auto Organizados 85%
Lazebnik et al. (2005) 72.5%
Pietikäinen et al. (2004) 93.73%
Liao & Chung (2007) 95.8%
Crosier & Griffin (2008) 98.1%
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4343
Control de velocidad
� Modelos cinemáticos (Song et al., 2007)
� Evita derrapes.
� Velocidades bajas: 2.5 cm/s.
� Robots con centro de masa móvil (Nakamura et al.,
2007)
� Mayor estabilidad.
� Baja velocidad: 2 cm/s.
� Difícil de controlar.
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4444
Planeación de trayectoria
� Planificación de rutas con información global
y regional del terreno (Howard et al., 2005)
� No varia la velocidad del vehículo.
� Se enfoca a que el vehículo llegue a su destino
exitosamente.
� Campo vectorial de velocidades (Dixon et al., 2005)
� No considera irregularidades del terreno.
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Resultados: estimación y ajuste
de velocidad
� Máximas velocidades alcanzadas por el robot
� Tierra: 11.82 cm/s = 7.092 m/min,
� Pasto: 10.07 cm/s = 6.042 m/min,
� Adoquín: 5.28 cm/s = 3.168 m/min.
� El robot se atora en zonas donde el pasto esta crecido.
� Información de los sensores infrarrojos.
� Imágenes de pasto crecido en la fase de entrenamiento.
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Resultados
�Cambios en la velocidad del robot en una
superficie que contiene:
� tierra compacta,
� tierra suelta,
� pasto,
� hojas y ramas.
4646
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Resultados
�Desplazamiento del robot sobre
superficies rugosas, tal que se evitan:
� Derrapes
� Atascos
� Vibraciones
• Con posibles riesgos de caídas
4747
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4848
Trabajo Futuro
� Estimar la velocidad del vehículo dependiendo de:
� Las texturas de la superficie,
� Los hoyos y pendientes: 3 meses.
� Elegir la ruta con información de la superficie tal que avance a máxima velocidad dependiendo de:
� la rugosidad: 1 mes,
� las irregularidades de la superficie: 3 meses.
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Trabajo Futuro
� Implementar la velocidad adaptiva
dependiendo de:
� Las texturas de la superficie,
� Los hoyos y pendientes: 3 meses.
� Implementar algoritmo de selección de rutas
tal que avance a máxima velocidad
dependiendo de:
� la rugosidad: 1 mes,
� las irregularidades de la superficie: 3 meses.
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Desarrollo de objetivos
5050
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Desarrollo de objetivos
5151
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5252
Plan de Trabajo
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Trabajos presentados
� Conferencia: “Concurrent Movements on Rough
Surfaces”. Segundo Taller de Robótica y
Planeación de Movimientos. Centro de
Investigación en Matemáticas (CIMAT),
febrero 2008.
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Trabajos presentados
� Poster: “Surface Texture Modeled by
Appearance Methods”. Semana de la
Computación. CINVESTAV, septiembre 2008.
� Conferencia: “Object Tracking on
Appearance-Based Modeled Soft-Irregularity
Surfaces”. Consorcio doctoral. MICAI 2008,
octubre 2008.
5454
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Trabajos enviados
� Artículo: “Vehicle Speed Updating
Throughout Navigation on Rough Surfaces”. The third International Workshop on Intelligent
Vehicle Control and Intelligent Transportation
Systems - IVC & ITS 2009, associted to International
Conference on Informatics in Control, Automation
and Robotics (ICINCO), 2009.
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Referencias
� M. Castelnovi, R. Arkin and T.R. Collins, “Reactive
Speed Control System Based on Terrain Roughness
Detection”, Proceedings of the IEEE International
Conference on robotics and Automation, 2005, pp.
891-896.
� C.A. Brooks and K. Iagnemma, “Vibration-Based
Terrain Classification for Planetary Exploration
Rovers”, IEEE Transactions on Robotics, 2005, pp.
1185-1191.
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Referencias
� J. Zhang, M. Marszalek, S. Lazebnik and C. Schmid,
“Local Features and Kernels for Classification of
Texture and Object Categories: A Comprehensive
Study”, International Journal of Computer Vision,
2007, pp. 213-238.
� X. Song, Y. Wang, Z. Wu, C. Bu and Y. Chang,
“Kinematics-Based Velocity Estimation of Lunar
Rovers”, Proceedings of the IEEE International
Conference on Robotics and Biomimetics, 2007, pp.
1568-1573.
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Referencias
� S. Nakamura, M. Faragalli, N. Mizukami, I.
Nakatani, Y. Kunii and T. Kubota, “Wheeled Robot
with Movable Center of Mass for Traversing over
Rough Terrain”, Proceedings of the IEEE
International Conference on Intelligent Robots and
Systems, 2007, pp. 1228-1233.
� W.E. Dixon, T. Galluzo and C. Crane, “Adaptive
Velocity Field Control of a Wheeled Mobile Robot”,
International Workshop on Robot Motion and
Control, 2005, pp. 145-150.
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Referencias
� A. Howard, H. Seraji and B. Werger, “Global and
Regional Path Planners for Integrated Planning and
Navigation”, Journal of Robotic Systems, 2005, pp.
767-778.
� S. Lazebnik, C. Schmid and J. Ponce, “A Sparse
Texture Representation Using Local Affine Regions”,
IEEE Transactions on Robotics and Automation,
2005, pp. 1265-1278.
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Referencias
� M. Pietikäinen, T. Nurmela, T. Mäenpää and M.
Turtinen, “View-Based Recognition of Real-World
Textures”, Pattern Recognition, 2004, pp. 313-323.
� S. Liao and A.C.S. Chung, “Texture Classification by
Using Advanced Local Binary Patterns and Spatial
Distribution of Dominant Pattern”, IEEE
International Conference on Acustics, Speech and
Signal Processing, 2007, pp. 1221-1224.
6161
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Referencias
� M. Crosier and L.D. Griffin, “Texture Classification
with a Dictionary of Basic Image Features”, IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition, 2008, pp. 7-13.
6262