Unifying vision and control for mobile robots

En la actualidad, el impacto de la investigacion en robotica movil sigue siendo muy grande, motivado por la aplicabilidad de estos sistemas en tareas de servicio, en las que los robots moviles con ruedas (RMR) son apreciados particularmente. En este contexto, y como medio para percibir el entorno, los sistemas de vision aportan grandes prestaciones, siendo ademas sensores baratos. Sin embargo, el uso optimo de la informacion visual tiene muchos aspectos cientifico-tecnicos por resolver y es computacionalmente costoso. El problema de control visual, en el marco de navegacion visual autonoma, consiste en calcular las velocidades adecuadas para conducir al robot a una ubicacion deseada. En esta tesis nuestro objetivo es unificar aspectos formales de la teoria de control con conceptos de vision por computador para lograr un buen desempeno en tareas de navegacion del RMR. Por tanto, proponemos y evaluamos soluciones al problema de control visual usando la informacion proporcionada por un sistema de vision monocular a bordo del robot. Un aspecto a destacar de los esquemas propuestos es que son validos para sistemas de vision que obedecen a un modelo de proyeccion central, ya sean camaras convencionales, sistemas catadioptricos o camaras ojo de pez, de tal forma que los problemas de visibilidad restringida se pueden evitar con el sensor adecuado. La versatilidad de los esquemas propuestos se logra al explotar las restricciones geometricas impuestas entre caracteristicas de imagenes. Nos enfocamos en usar la geometria epipolar y el tensor trifocal, debido a que estas restricciones pueden tratar con escenas generales, sin limitarse a escenas planas como, por ejemplo, el modelo de homografia. Una ventaja del uso de restricciones geometricas es que permiten recoger la informacion de muchas caracteristicas visuales sobre pocos parametros, de modo que podemos seleccionar algunos para el diseno de sistemas de control cuadrados, donde es posible demostrar estabilidad, a diferencia del enfoque clasico basado en la pseudoinversa de una matriz de interaccion. Ademas, los esquemas de control propuestos explotan la tecnica de control por modos deslizantes que permite manejar las singularidades que aparecen en el calculo de las velocidades. Las propiedades del control por modos deslizantes proporcionan la ventaja de lograr esquemas con buena robustez respecto a errores de calibracion de la camara y ruido de imagen. El enfoque mas usado en esta tesis se basa en la realimentacion directa de algunos terminos de las restricciones geometricas usadas. Este planteamiento depende menos de las caracteristicas visuales que el enfoque clasico basado en imagen, dado que se filtra la informacion. Ademas, para mejorar la robustez minimizando esta dependencia, proponemos un esquema de estimacion dinamica que proporciona la localizacion del robot, de modo que la tarea de control se desarrolla en el espacio Cartesiano. Aunque existen pocos resultados sobre observabilidad no lineal, introducimos un analisis de observabilidad exhaustivo del problema de estimacion desde una restriccion geometrica, asi como un analisis de estabilidad del bucle cerrado. Como extension de la tarea de control visual para regulacion de posicion, explotamos el enfoque basado en una memoria visual y realimentacion de una restriccion geometrica para la navegacion autonoma en grandes desplazamientos. En este contexto, hemos contribuido con dos ventajas de los esquemas de control propuestos: no requieren descomposicion explicita de la restriccion geometrica y las velocidades calculadas son suaves o eventualmente constantes a trozos. Todos los esquemas propuestos se evaluan a traves de simulaciones y experimentos reales usando diferentes plataformas y sistemas de vision.