REQUERIMIENTOS
Se necesita de un sistema de navegación para un robot móvil ,el cual tiene instalada una cámara a una altura de 50cm que utiliza como sensor (para poder marchar en entornos no controlados a través de un pasillo) la cual captara las imágenes ,para ello se utilizara el celular nokia 5200 con una resolución de 640*480 pixeles, el sistema de navegación desarrollado deberá dotar al robot de toda la información necesaria para realizar su trayectoria correctamente a través del pasillo, recorriéndolo siempre por la mitad de este, la información que el sistema le proporcionara es cualitativa y es la siguiente:
INFORMACION:
· Girar hacia la derecha hasta encontrar el centro del camino.
· Girar hacia la izquierda hasta encontrar el centro del camino.
· Si se encuentra en el centro del camino seguir hacia delante.
· Si en su camino detecta puerta(s) revisar si esta (s) esta(n) abierta(s).
· Si la(s) puerta(s) esta(n) abierta(s) informar al robot sobre.
· Hay una posible desviación a la derecha.
· Hay una posible desviación a la izquierda.

El proyecto será desarrollado en tres etapas diferentes denominados prototipos en las cuales se generaran diferentes avances encaminados a la consecución del objetivo planteado.
El desarrollo de los diferentes prototipos permitirá hacer uso de software como matlab o labview y openCV con los cuales se pueden tratar imágenes en un PC.


PROTOTIPO 1: Empleando Matlab o Labview, junto con un banco de imágenes. Duración 29 Octubre del 2008 a 2 de Diciembre del 2008.
PROTOTIPO 2: Empleando Matlab o Labview, junto con un banco de videos. Duración 2 de Diciembre del 2008 a 18 de Diciembre del 2008.
PROTOTIPO 3: Empleando OpenCv, junto con una cámara de video. Duración 18de Diciembre del 2008 a 11 Febrero del 2009.








ESTADO DEL ARTE
INTRODUCCION

El progreso realizado en la navegación visual de un robot móvil a lo Largo de las últimas dos décadas se puede dividir, según el tipo de entorno Por el cual se lleve a cabo la navegación, en dos grupos fundamentalmente:
Navegación visual de robot móvil en el interior de estancias o la navegación
Visual de robot móviles en exteriores (Guilherme N. DeSouza, 2002).

Desde los primeros trabajos sobre la navegación autónoma de un vehículo robótico como el presentado por (Giralt. et al., 1979) y posteriormente continuado por (Moravec, 1980), (Moravec, 1983) y (Nilsson, 1984) se deja patente que un sistema de visión utilizado para la navegación visual de un robot móvil debe conocer implícita O explícitamente el entorno por el cual va a desplazarse. Algunos de los Primeros sistemas de visión utilizados para la navegación de un robot móvil Parten de un conocimiento exhaustivo del entorno (información geométrica, Topológica, etc.) por donde se va a mover el robot para poder llevar a cabo la navegación y la localización de su posición. En concreto, en estos primeros Trabajos se utilizan modelos CAD de complejidad variable para disponer de una representación del entorno. En algunos trabajos (Chatila y Laumond, 1985), los modelos CAD fueron reemplazados por modelos más simples, tales como mapas de ocupación, mapas topológicos o incluso secuencias de imágenes.

Podríamos clasificar principalmente los trabajos realizados en navegación de robots móviles en tres grandes grupos:

Navegación basadas en mapas del entorno: Sistemas que dependen de la información geométrica y topológica del entorno que previamente le Suministra el usuario en una base de conocimiento.

Navegación basada en la construcción de mapas del entorno: Sistemas que utilizan sensores para construir sus propios modelos geométricos y topológicos del entorno y posteriormente utilizan esta información para llevar a cabo la navegación.

Navegación sin mapas del entorno: Sistemas que no utilizan representación
Explicita sobre el espacio en el que se va a llevar a cabo la navegación, pero sin embargo necesitan recursos para el reconocimiento de objetos encontrados en el entorno o el seguimiento de esos objetos generando movimientos basados en las observaciones visuales del entorno.

Tomado de: (http://isa.umh.es/personal/nicolas.garcia/tesis/documentos/capitulo5.pdf)







Veamos a continuación el estado del arte de la navegación visual de robots Sin mapas del entorno, ya que el desarrollo del proyecto, se podría considerar dentro de este grupo de sistemas de navegación.

Navegación sin mapas del entorno

En esta categoría se incluyen todos los sistemas en los cuales la navegación Se realiza sin ninguna descripción a priori del entorno por el cual va a desplazarse el robot. Es de destacar que en los sistemas de navegación basados en la construcción automática de un mapa del entorno no existe tampoco ningún conocimiento a priori del entorno, sin embargo en dichos sistemas antes de realizar cualquier movimiento de forma autónoma, el sistema debe de crear un mapa del entorno y almacenarlo en su base de datos.
Los movimientos a realizar por el robot, en los sistemas de navegación visual Sin mapas del entorno, se determinan mediante la observación y extracción de información relevante sobre los elementos que componen el entorno.
Estos elementos pueden ser paredes u objetos tales como posters, cuadros, puertas, etc. Aunque no es necesario conocer la posición relativa o absoluta de estos elementos del entorno, la navegación puede ser solo realizada con respecto a ellos. Multitud de aproximaciones se han desarrollado para implementar dicha navegación, pero las más relevantes son las basadas: en el flujo óptico, en apariencia, en el comportamiento (Nakamura y Asada, 1995),(Nakamura y Asada, 1996), (E. Huber, 1995) y en técnicas de control visual. Entre los trabajos en navegación visual basados en la obtención del flujo óptico de la imagen adquirida cabe destacar el realizado por (Santos-Victoret al., 1993) en el que se presenta un sistema de navegación visual basado en flujo óptico que imita el sistema de visión de las abejas. En un trabajo mas reciente, (Bernardino y Santos-Victor, 1998) incluyeron dos comportamientos visuales, convergencia y seguimiento, para diseñar una estrategia de control para fijar y seguir objetos utilizando un cabezal estéreo que dispone de pan, tilt y control de la convergencia de las cámaras. Basándose también en el comportamiento de las abejas, (Rizzi et al., 1998) presentan un método de navegación de robots móviles que utiliza un modelo a fin de las proyecciones del objeto en la cámara en función del movimiento de la misma de forma que puedan estimarse parámetros de movimiento de la cámara y por tanto también se puedan calcular las acciones de control necesarias para guiar la navegación del robot. Utilizando también técnicas basadas en la estimación del flujo óptico, (Dev et al., 1997) presentan un sistema de navegación para seguir una pared a una distancia determinada calculando la profundidad y orientación a partir del flujo óptico de las imágenes adquiridas. La navegación visual basada en la diferencia de apariencia entre las distintas imágenes del entorno adquiridas en cada instante de muestreo se basa en el almacenamiento de imágenes o plantillas del entorno y en asociar a esas imágenes comandos o acciones de control que dirijan al robot a su destino final. (Gaussier et al., 1997) y (Joulian et al., 1997) desarrollaron una aproximación basada en apariencia utilizando redes neuronales para relacionarla percepción con las acciones de control. (Matsumoto et al., 1996) utiliza una secuencia de imágenes almacenadas previamente (VSRR View-Sequenced Route Representation) y mediante un procedimiento de correspondencia entre imágenes determina las acciones necesarias para controlarla navegación del robot (Figura 5.1). En el trabajo realizado por (Andersenet al., 1997) se presento otro sistema basado en el concepto de VSRR. Endicho sistema se utiliza una correlación para determinar de la secuencia desimagines cual es la que más se aproxima a la imagen actual y posteriormente se determinan los comandos de control necesarios para dirigir la navegación del robot. (Ohno et al., 1996) propone un sistema similar, utilizando secuencias de imágenes, pero más rápido ya que utiliza solo como referencias las líneas verticales extraídas de las imágenes.
Algunos métodos han sido propuestos para la navegación visual basada en técnicas de control visual. Cabe destacar en concreto algunos trabajos realizados sobre el particular como el presentado por (Dickmanns, 1994) donde
Se describe un sistema de control visual para un vehículo que sigue una línea
en la carretera, o los trabajos de Pissard-Gibollet y Rives (Pissard-Gibollet y Rives, 1995; Rives y Pissard-Gibollet, 1992) donde se describe la navegación de un robot móvil en base a una secuencia de tareas guiadas por visión, como seguir un muro y girar alrededor de un segmento vertical pero sin considerarla transición entre las tareas. Por ejemplo, en (Pissard-Gibollet y Rives, 1995), la tarea de seguir un muro y posicionarse en frente de un objeto no están fusionadas; cuando la primera acción ya fue ejecutada, una sub tarea Llamada posicionamiento hace la identificación del objeto requerido por la Segunda tarea. En el sistema de navegación propuesto por (Kosecka, 1996), el espacio es representado como un modelo topológico en términos de región de grafos. Diferentes marcas en el espacio y sus asociaciones geométricas de esas primitivas en la imagen (requeridas para la tarea de control visual) son seleccionadas; el espacio es dividido en un conjunto de regiones de visibilidad, y la región del grafo es construida por la vecindad entre las regiones. El plan de navegación es definido como un recorrido de ese grafo y corresponde a la secuencia de las posiciones relativas de las tareas a efectuar, donde la posición relativa es completada por la estrategia del lazo cerrado del sensor respecto al espacio. La trayectoria es realizada durante el recorrido de los grafos que tienen que ser visitados desde la posición inicial hasta la meta. En (Swain-Oropeza, 1999; Swain-Oropeza y Devy, 1997) se aborda el problema de la navegación autónoma basada en técnicas de control visual como una secuencia de movimientos básicos controlados por visión (como Ira posicionarse frente a un objeto, Seguir un muro, Girar alrededor de una esquina, etc.). De esta manera es posible indicarle al robot un camino a seguir como una secuencia de comandos sencillos controlados por visión de forma que se consiga alcanzar la posición final deseada. La solución propuesta por el autor de estos trabajos es aplicar la clásica teoría de”Divide y vencerás” pero a diferencia de otras aproximaciones presentadas en los ´últimos anos, se propone una función que genera una transición suave entre los distintos objetivos locales.

Procesamiento y Análisis de Imágenes

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 una camara digital de 6.1 mega pixeles y un celular nokia 5200 las imágenes son a color y fueron reducidas a una resolución de 461*346 p para facilitar su procesamiento en el entorno 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 aplico el filtrado mediante el método de canny para la detección de contornos el cual se le iso una modificación de parámetros en matlab para ajustar la imagen este filtrado es exclusivamente para la detección del 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 denuevo la trasformada solo que estaves se ara sobre la misma imagen pero con la diferencia de a que 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 y se descartaron 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













REFERENCIAS

Molina R, Introducción al Procesamiento y Análisis de Imágenes Digitales, 1998.

Gonzalez Rafael, Woods Richard, Digital Image Processing,1993, Addison-Wesley,

Gonzales Rafael, Woods Richard y Eddins Steven, Digital Image Processing usingMatlab, 2004.

http://www.vision.auc.dk/~tbm/Student_projects/02-automatic.pdf

www.scribd.com/doc/23371/Procesamiento-de-imagenes-con-Matlab

www.fundacionorange.es/PosterArquimedes_Manuel_Roldan.pdf

ocw.usc.es/export/sites/default/gl/servizos/ceta/opencourseware/Lic_Fisica/tci_antiguo/Documentos/apuntes-practica2.pdf

www.varpa.es/Docencia/VAFiles/Curso0708/prac2.pdf

www4.ujaen.es/~satorres/practicas/practica4_vc.pdf

pci.unalmzl.edu.co/Tesis/emmenueljuanpablo.pdf