Explicación de la solución

Procesamiento y Análisis de Imágenes

Para abordar el proyecto sistema de navegación visual en interiores no controlados se procedió a dividir el problema en dos partes, la primera parte encaminada a resolver el problema de la navegación del robot móvil en interiores no controlados y la segunda al problema de la detección de caminos alternativos que se pueden encontrar mientras el robot circula a través de los pasillos, el primer paso será recopilar información de trabajos,tesis,documentos,código relacionado con el proyecto a fin de darse una idea y tener bases de cómo se a trabajado y se dio solución a este tipo de problemas, el segundo paso será crear un banco de imágenes de diferentes pasillos en entornos cerrados no controlados y tomar imágenes de de caminos alternativos como son puertas o pasillos que conectan a varios pasillos, el tercer paso será; una ves tomadas las imágenes estas servirán de prueba para realizar el procesamiento de las imágenes ,segmentación ,y extracción de características en búsqueda de encontrar la solución al problema planteado utilizando para ello distintos métodos aprendidos en clase y consultados durante el proceso de recopilación de información, el cuarto paso es ;una ves dada la solución al problema de la navegación y búsqueda de caminos los cuales fueron tomados como dos problemas separados, serán unificados para dar solución al problema global.

Los pasos a seguir para la implementación del sistema de navegación son los siguientes:

1. PREPROCESAMIENTO DE LA IMAGEN: Se obtiene la imagen de entrada la cual fue tomada mediante una cámara digital de 6.1 mega pixeles y un celular nokia 5200 las imágenes son a color y fueron reducidas a una resolución de 400*300 pixeles para facilitar su procesamiento en la plataforma de Matlab, en este paso se procede a cargar la imagen reducida y a pasarla a escala de grises.2.

PROCESAMIENTO DE LA IMAGEN: una ves obtenida la imagen en escala de grises se aplicara el filtrado mediante el método de Canny para la detección de contornos el cual se le realizo una modificación de parámetros en Matlab para ajustar la imagen , este filtrado es exclusivamente para la detección de las esquinas del pasillo en donde se encuentra el camino a seguir por robot ,para la detección de caminos alternativos se utilizara el filtro de Sobel y como parámetro se le dice que me muestre las líneas verticales ,este filtrado se hace para la detección de caminos alternativos.

3. SEGMENTACION: Para la extracción de las líneas que servirán de guía al robot en su trayectoria se utiliza la trasformada de Hough de la imagen que a sido filtrada mediante Canny, para la detección de caminos alternativos utilizamos de nuevo la trasformada solo que esta ves se ara sobre la misma imagen pero con la diferencia de que a esta se le aplico el filtro de Sobel vertical de esta manera me extraerá de la imagen las líneas verticales de las puertas que están abiertas o cerradas.

4. EXTRACCION DE CARACTERISTICAS: una ves obtenidos las líneas en la imagen se procede a la identificación de las líneas del camino que debe seguir el robot para guiarse, para ello se tomaron las líneas que se encontraban mas cercanas al piso con los ángulos adecuados descartando las otras líneas, se identifican los puntos de inicio y fin de estas líneas y se identifica el centro entre estas, luego se localiza el centro de la imagen y se relaciona con el centro que se hallo en el camino, si el centro del camino coincide con el centro de la imagen en un determinado rango le indican al robot de que continúe derecho, si el centro de la imagen no coincide con el centro del camino en ese rango se sabrá que se encuentra desviado y le indicara al robot que gire a su izquierda o a su derecha según sea el caso, para determinar si existen caminos alternativos en la imagen a esa imagen se le aplico el filtro de Sobel y median te Hough se determino las líneas horizontales que existen en la imagen el algoritmo revisa la parte izquierda y derecha de la imagen buscando las coordenadas de las líneas que están mas arriba y encontrando su coordenada de inicio y fin una ves encontradas realiza un escaneo en esa parte de la imagen buscando si la puerta se encuentra abierta o cerrada detectando si la textura es homogénea(puerta cerrada) o si no lo es(puerta bierta) dándole la respectiva orden al robot.