[ca] Aquesta tesi aborda el tema de la percepció activa i el seu ús en tasques d'exploració en entorns reals tot considerant la ambigüitat en l'escena i la incertesa del sistema de percepció. Al contrari de la majoria d'algoritmes de percepció activa, on el modelatge d'objectes sol ser l'objectiu implícit, en aquesta tesi hem explorat noves estratègies per poder tractar tasques genèriques i de major complexitat. Tot sistema de percepció activa requereix un aparell sensorial amb la capacitat de variar els seus paràmetres de forma controlada, per poder, d'aquesta manera, recopilar nova informació per resoldre una tasca determinada. En tasques d'exploració, la posició i orientació del sensor són paràmetres claus per resoldre la tasca. En el nostre estudi hem fet ús d'un robot manipulador com a sistema de posicionament i d'una càmera de profunditat de temps de vol (ToF), adherida al seu efector final, com a sistema de percepció. Com a tasca final, ens hem concentrat en l'adquisició de mesures sobre fulles dins de l'àmbit del fenotipatge de les plantes. Les plantes son objectes molt complexos, amb fulles que canvien de textura, posició i mida al llarg del temps. Això comporta diverses dificultats. Per una banda, abans de dur a terme una mesura sobre un fulla s'ha d'explorar l'entorn i trobar una regió que ho permeti. A més a més, aquells punts de vista que han estat adequats per una determinada planta difícilment ho seran per una altra, tot i sent les dues de la mateixa espècie. Per un altra banda, en el moment de la mesura, certs instruments, tals com els mesuradors de clorofil·la o les eines d'extracció de mostres, requereixen ser posicionats amb molta precisió. És necessari, doncs, disposar d'un model detallat d'aquestes regions d'interès, i que inclogui no només l'espai ocupat sinó també el lliure. Gràcies a la modelització de l'espai lliure es pot dur a terme una bona evitació d'obstacles i un bon càlcul de la trajectòria d'aproximació de l'eina a la fulla. En aquest context, és fàcil veure que, en general, amb un sol punt de vista no n'hi ha prou per adquirir tota la informació necessària per prendre una mesura, i que l'ús de trajectòries predeterminades no garanteixen l'èxit. L'objectiu general d'aquesta tesi és resoldre tasques complexes de percepció activa mitjançant la codificació del seu objectiu d'exploració en un model geomètric prèviament estimat, fent servir el guany d'informació com a guia fonamental dins de la funció de cost. Les principals contribucions d'aquesta tesi es poden dividir en dos grups: primer, l'avaluació de les càmeres ToF i el seu calibratge per poder avaluar la incertesa de les seves mesures (presentat en la Part I); i en segon lloc, la proposta d'un sistema capaç de codificar la tasca mitjançant el modelatge de l'espai lliure i ocupat, i que té en compte la incertesa del sensor per millorar la selecció de les accions (presentat en la Part II). Aquesta tesi ha donat lloc a 14 publicacions, incloent 5 en revistes indexades, i els resultats obtinguts s'han fet servir en el projecte Europeu GARNICS. La funcionalitat del sistema complet està basada en els mètodes Next-Best-View (següent-millor-vista) i es pot desglossar en els següents passos principals. En primer lloc, s'obté una vista inicial de l'objecte (p. ex., una planta). A partir d'aquesta vista inicial i d'un conjunt de vistes candidates, s'estima, per cada una d'elles, el guany d'informació resultant, tant de moure la càmera com d'obtenir una nova mesura. És rellevant dir que aquest càlcul té en compte la incertesa de cada un dels píxels del sensor, l'estimació de la informació basada en el model de la tasca preestablerta i les possibles oclusions. Un cop seleccionada la vista més prometedora, el robot es mou a la nova posició, pren una nova imatge, integra aquesta informació en el model i torna a avaluar, un altre cop, el conjunt de punts de vista restants. Per últim, la tasca acaba en el moment que es recopila suficient informació.

[en] This thesis deals with active sensing and its use in real exploration tasks under both scene ambiguities and measurement uncertainties. While object modeling is the implicit objective of most of active sensing algorithms, in this work we have explored new strategies to deal with more generic and more complex tasks. Active sensing requires the ability of moving the perceptual system to gather new information. Our approach uses a robot manipulator with a 3D Time-of-Flight (ToF) camera attached to the end-effector. For a complex task, we have focused our attention on plant phenotyping. Plants are complex objects, with leaves that change their position and size along time. Valid viewpoints for a certain plant are hardly valid for a different one, even belonging to the same species. Some instruments, such as chlorophyll meters or disk sampling tools, require being precisely positioned over a particular location of the leaf. Therefore, their use requires the modeling of specific regions of interest of the plant, including also the free space needed for avoiding obstacles and approaching the leaf with tool. It is easy to observe that predefined camera trajectories are not valid here, and that usually with one single view it is very difficult to acquire all the required information. The overall objective of this thesis is to solve complex active sensing tasks by embedding their exploratory goal into a pre-estimated geometrical model, using information-gain as the fundamental guideline for the reward function. The main contributions can be divided in two groups: first, the evaluation of ToF cameras and their calibration to assess the uncertainty of the measurements (presented in Part I); and second, the proposal of a framework capable of embedding the task, modeled as free and occupied space, and that takes into account the modeled sensor's uncertainty to improve the action selection algorithm (presented in Part II). This thesis has given rise to 14 publications, including 5 indexed journals, and its results have been used in the GARNICS European project. The complete framework is based on the Next-Best-View methodology and it can be summarized in the following main steps. First, an initial view of the object (e.g., a plant) is acquired. From this initial view and given a set of candidate viewpoints, the expected gain obtained by moving the robot and acquiring the next image is computed. This computation takes into account the uncertainty from all the different pixels of the sensor, the expected information based on a predefined task model, and the possible occlusions. Once the most promising view is selected, the robot moves, takes a new image, integrates this information intothe model, and evaluates again the set of remaining views. Finally, the task terminates when enough information is gathered. In our examples, this process enables the robot to perform a measurement on top of a leaf. The key ingredient is to model the complexity of the task in a layered representation of free-occupied occupancy grid maps. This allows to naturally encode the requirements of the task, to maintain and update the belief state with the measurements performed, to simulate and compute the expected gains of all potential viewpoints, and to encode the termination condition. During this work the technology of ToF cameras has incredibly evolved. Nowadays it is very popular and ToF cameras are already embedded in some consumer devices. Although the quality of the measurements has been considerably improved, it is still not uniform in the sensor. We believe, as it has been demonstrated in various experiments in this work, that a careful modeling of the sensor's uncertainty is highly beneficial and helps to design better decision systems. In our case, it enables a more realistic computation of the information gain measure, and consequently, a better selection criterion.