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Video navegacion de un robot movil en interiores no controlados

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En la figura anterior se observan los videos que fueron utilizados para verificar el funcionamiento del sistema de navegación.
A continuación se hace una descripción breve de cada uno de los videos utilizados:

Pasillo1: Este video video simula al robot móvil recorriendo un pasillo con bajas condiciones lumínicas, lo hace de izquierda a derecha avanzando continuamente

Pasillo2: Este video presenta condiciones medias de iluminación, en el se observan 3 posibles caminos alternativos en diferentes planos, además se simula al robot recorriendo el pasillo de un lado a otro avanzando continuamente a través de el.

Pasillo4: Recorriendo un pasillo en condiciones de luz altas.

Puerta2: Se recorre una pared hasta encontrar un camino alternativo en condiciones de luz bajas.

Video1: Un pasillo largo con condiciones altas de luz, con caminos alternativos ala derecha y a la izquierda.

Video3: El mismo pasillo2 pero en condiciones altas de luz .

Puerta: un video en condiciones media de luz en el que se recorre una puerta de extremo a extremo.

Video2: Un pasillo corto en condiciones altas de luz, se recorre a través de su centro hasta encontrar uno de los caminos alternativos.

Puerta1: es la continuación de pasillo1 después de recorrer el pasillo se encuentra las puertas del fondo.

En la siguiente figura se observan los resultados obtenidos del sistema de navegación visual implementado en matlab tras cargar el viseo pasillo2.

En la anterior tira de imágenes se observa que se detectan los tres posibles caminos alternativos, se los puede identificar en la figura anterior en la primera fila, tercera fila segunda columna, quinta fila segunda columna y las órdenes giren a la izquierda o derecha según la ubicación.

PROCESAMIENTO DE LAS FRAMES

Debido a que la velocidad a la que circulara el móvil es bastante pequeña y debido a que el video es de 25 frames por segundo, no se considero la necesidad de hacer un procesamiento de toda esta cantidad de imágenes ya que tomara de mucha carga computacional siendo esto totalmente innecesario, debido que la información por frame que cambia en esa pequeña cantidad de tiempo es muy poca y no será de mucha utilidad ala hora de guiar al robot o ubicar los caminos alternativos asi que como solución a esto se propone el muestreo de las imágenes cada cierta cantidad de frames.
Como cada video tiene 25 frames por segundo solo será necesario tomar un frame de los 25 para ser procesado cada segundo, quiere decir esto que se procesara una frame por segundo del video, el costo computacional por cada frame procesada es aproximadamente 1.3 segundos.
Cuando se utilizo la cámara web con resolución de 600*800 fue suficiente para dotar al sistema de la información necesaria y que este respondiera de manera correcta, dotando de un frame cada 1.2350 segundos aproximadamente a este ,que es lo que tarda el algoritmo en procesar cada imagen y mostrar el resultado, de esta manera eliminando la gran cantidad de información que provee la cámara que es de 24 cuadros por segundo que da la sensación al observador de estar viendo una imagen continua del mundo real pero que para el sistema no es necesaria.
Se experimento con diversas cámaras que proveían diferente resolución al sistema obteniendo los mejores resultados con cámaras mayores a 3 mega pixeles, con cámaras de menor resolución el sistema no era capas de detectar las líneas puesto que estas no se definían bien en la imagen tomada.
Se tubo problemas con las condiciones de luminosidad del entorno puesto que este no es controlado esta prueba fue efectuada con una cámara web con resolución de 600*800, se disminuyo en gran medida este problema utilizando una cámara con autoajuste de intensidad lumínica que dio óptimos resultados en ambientes con intensidad lumínica cambiante.