Estimació del moviment de robots mitjançant contorns actius

Aquesta tesi versa sobre l'estimacio del moviment d'un robot mobil a partir dels canvis en les imatges captades per una camera muntada sobre el robot. El moviment es dedueix amb un algorisme previament proposat en el marc de la navegacio qualitativa. Per tal d'emprar aquest algorisme en casos reals s'ha fet un estudi de la seva precisio. Per augmentar-ne l'aplicabilitat, s'ha adaptat l'algorisme al cas d'una camera amb moviments d'orientacio i de zoom. Quan els efectes perspectius no son importants, dues vistes d'una escena captades pel robot es poden relacionar amb una transformacio afi (o afinitat), que normalment es calcula a partir de correspondencies de punts. En aquesta tesi es vol seguir un enfoc alternatiu, i alhora complementari, fent servir la silueta d'un objecte modelada mitjancant un contorn actiu. El marc es el seguent: a mesura que el robot es va movent, la projeccio de l'objecte a la imatge va canviant i el contorn actiu es deforma convenientment per adaptar-s'hi; de les deformacions d'aquest contorn, expressades en espai de forma, se'n pot extreure el moviment del robot fins a un factor d'escala. Els contorns actius es caracteritzen per la rapidesa en la seva extraccio i la seva robustesa a oclusions parcials. A mes, un contorn es facil de trobar fins i tot en escenes poc texturades, on sovint es dificil trobar punts caracteristics i la seva correspondencia. La primera part d'aquest treball te l'objectiu de caracteritzar la precisio i la incertesa en l'estimacio del moviment. Per avaluar la precisio, primer es duen a terme un parell d'experiencies practiques, que mostren la potencialitat de l'algorisme en entorns reals i amb diferents robots. Estudiant la geometria epipolar que relaciona dues vistes d'un objecte planar es demostra que la direccio epipolar afi es pot recuperar en el cas que el moviment de la camera estigui lliure de ciclorotacio. Amb una bateria d'experiments, tant en simulacio com reals, es fa servir la direccio epipolar per caracteritzar la precisio global de l'afinitat en diferents situacions, com ara, davant de diferents formes dels contorns, condicions de visualitzacio extremes i soroll al sistema. Pel que fa a la incertesa, gracies a que la implementacio es basa en el filtre de Kalman, per a cada estimacio del moviment tambe es te una estimacio de la incertesa associada, pero expressada en espai de forma. Per tal propagar la incertesa de l'espai de forma a l'espai de moviment 3D s'han seguit dos camins diferents: un analitic i l'altre estadistic. Aquest estudi ha permes determinar quins graus de llibertat es recuperen amb mes precisio, i quines correlacions existeixen entre les diferents components. Finalment, s'ha desenvolupat un algorisme que permet propagar la incertesa del moviment en temps de video. Una de les limitacions mes importants d'aquesta metodologia es que cal que la projeccio de l'objecte estigui dins de la imatge i en condicions de visualitzacio de perspectiva debil durant tota la sequencia. En la segona part d'aquest treball, s'estudia el seguiment de contorns actius en el marc de la visio activa per tal de superar aquesta limitacio. Es una relacio natural, ates que el seguiment de contorns actius es pot veure com una tecnica per fixar el focus d'atencio. En primer lloc, s'han estudiat les propietats de les cameres amb zoom i s'ha proposat un nou algorisme per determinar la profunditat de la camera respecte a un objecte qualsevol. L'algorisme inclou un senzill calibratge geometric que no implica cap coneixement sobre els parametres interns de la camera. Finalment, per tal d'orientar la camera adequadament, compensant en la mesura del possible els moviments del robot, s'ha desenvolupat un algorisme per al control dels mecanismes de zoom, capcineig i guinyada, i s'ha adaptat l'algorisme d'estimacio del moviment incorporant-hi els girs coneguts del capcineig i la guinyada.