La hipótesis de esta tesis se confirmó, por lo tanto la conclusión general es que: “en un ambiente natur al, se compro b ó de forma teórica y experimen t al que un robot móvil real puede navegar reactivamen te en tiempo real basad o en visión monocular, y con la inform ación obtenida se probó de forma teórica y en simulación que un robot puede navegar deliberativame n te al planificar una ruta a lo largo de la cual esté referenciado principalmen t e a marcos de referencia locales que dismin uirán su incertid u m b r e en localización”.
En detalle, las conclusio nes específicas de visión y navegación reactiva a las que se llegó al confirmar la hipótesis son:
• Se diseñó un algoritm o de visión por comp u t a d o r a que realiza una segmen tación por color utilizan d o una menor cantidad de medidas de color que los utilizad o s en otros trabajos, lleva a cabo una clasificación por medio de MRFs considera n d o mayor relación espacial entre las regiones que la que considera un méto d o de clasificación Bayesiano simple tradicional y utilizan d o una menor cantidad de características para los cálculos de clasificación que en otros trabajos, y los errores de clasificación pueden ser corregidos considera n d o infor mació n contextu al en un RAG que incluye cuatro nuevos nodos especiales de localización que marcan una diferencia con el uso de infor mació n contextu al en otros trabajo s.
• A nuestr o conocimien to, este fue el primer trabajo que utiliza MRFs para clasificación de escenas a color de un ambiente natu ral para robótica móvil de exterior.
• Se desarr olló un méto d o adecuad o que permitió que el robot móvil reconociera diferen tes tipos de vegetación de un ambiente natur al con una cámara están d a r diferencian d o entre lo que era área navegable de los obstáculos.
• Se impleme n t ó un sistem a eficiente de análisis de imágenes natu rales que procesa las imágenes captur a d a s hasta a 30 fps permitien d o dedicarle más tiempo de procesa mien t o a la tarea de navegación (sea reactiva o con planificación).
• Se comp ro b ó que el mismo méto d o de visión sirve para percibir y reconocer el ambiente natu ral a todo alreded o r del robot utilizan d o una omnicám ar a.
• Se realizó una simplificación de las restricciones no holonó micas del robot Pioneer 3- AT al modelar su cinemática directa e inversa a un manejo de tipo diferencial, y se discretizó dicho modelo para su implemen tación en base a las velocidades que requiere el robot para moverse.
• Se utilizaro n curvas de Bezier ya que pueden generar trayectorias curvas suaves, las cuales al concaten a rlas permiten al robot móvil navegar.
• Se creó un méto d o simple de navegación reactiva de dos capas basado en trayectorias de forma predeter min a d a.
• Una aportación muy importa n t e en esta tesis fue conju n t a r todo lo anterior y probar que funcionara en un robot móvil real a diferencia de en otros trabajos que lo procesab a n fuera de línea o teleoperab a n a los robots, de esta manera, el robot Pioneer 3- AT navegó fluida me n t e en el corresp o n dien t e ambiente de exterior debido a su procesa mien t o de infor mació n en tiempo real.
Las conclusion es específicas con respecto a la localización y planificación considera n d o incertid u m b r e son:
• Ningún otro trabajo hasta este había analizad o si la magnitu d de la incertid u m b r e en localización de un robot móvil variaba o no de acuer d o al uso de marcos de referencia locales o uno global, creand o una nueva área de investigación en robótica móvil.
• Se realizó por primera vez una caracterización completa de todas las ATs necesarias para localizar a un robot en ambos casos LRFs o GRF para un ambiente con cualquier dimen sión.
• Es el primer trabajo don de se modeló matem á tica me n t e: de manera general las ecuaciones para calcular la AT resulta n t e en ambos casos LRFs o GRF para un ambiente con cualquier dimensió n, y de manera específica las ecuaciones para calcular la incertid u m b r e en localización en ambos casos LRFs o GRF para 1D y un estu dio preliminar para 2D.
• En contra del pensa mien t o comú n de que era nor mal o mejor localizar a un robot móvil con respecto a un GRF, en esta tesis se demo st r ó, mediante una análisis compar ativo en detalle, que la magnitu d de la incertid u m b r e en localización del robot varía de acuer d o al uso de un GRF o de acuerd o al uso de diferentes LRFs, es decir que no siemp re es mejor cierto marco de referencia, siendo falso que es siempre mejor utilizar un GRF.
• Se definieron las condiciones precisas para establecer cuál marco (local o global) tiene asociada la incertid u m b r e en localización del robot más pequeñ a.
• Se desarrollaro n dos méto d o s simplificado s y discretos de planificación de movimien to s, para ambientes en cualquier dimensión, que encuen tr a n (de entre un cierto número de rutas) la mejor ruta posible que minimiza la incertid u m b r e en localización del robot mientr as el robot se mueve a lo largo de toda la ruta hasta la meta.
• También se incluyó en dichos méto d o s una estrategia para ir cambian d o de marco de referencia cuand o fuera requerid o para dismin uir dicha incertid u m b r e.
• Se implemen ta r o n los algoritmo s de planificación con un modelo de incertid u m b r e en sensad o prop orcio nal a la distancia, el cual es un
modelo muy similar a lo que sucede en la realidad con muchos sensores.
• Por lo tanto, otra aportación muy impor tan t e en esta tesis fue reunir todos esos desarrollos de localización y planificación con incertid u m b r e para demo st r a r tanto de forma teórica como en simulación que definir la localización del robot con respecto a LRFs generalmen te implica una menor incertid u m b r e en localización que la asociada con un GRF.
• Esta investigación es pertinen t e y significativa debido a que establece una nueva alternativa formal de localizar a un robot móvil con respecto a land m a r k s. Este resultad o formal claramen t e asemeja el comp or ta mie n t o huma n o, donde las perso n as raramen t e establecen su localización con respecto a un GRF, sino que lo hacen con respecto a land m a r k s o sitios específicos a lo largo de su camino, sin embargo esto había sido ignorad o en otros trabajos existentes de localización y planificación con incertid u m b r e.
Si se fusionara la inform ació n omnidireccional obtenid a con el desarr ollo de visión, pero en vez de aplicarla a una navegación reactiva, entonces un robot real podría navegar deliberativame n te realizan d o una localización y planificación considera n d o incertid u m b r e.
Como trabajo a futur o se tienen las siguientes posibilidad es de investigación, las cuales se empe za r o n a pensar o desarrollar duran te el transcu r s o de esta tesis, pero al no ser parte funda m e n t al de la misma y conllevan mucho más tiempo, sin embargo es claro que son los siguientes pasos a desarrollar en esta nueva área en robótica móvil:
• Se podría hacer el modelad o cinemático específico del Pioneer 3- AT, es decir el manejo de tipo skid - steer, para poder tener mayor precisión en sus movimien to s y menor incertid u m b r e.
• Se pueden implemen ta r simulaciones gráficas 2D y 3D en OpenGL (que se habían iniciado) de la parte de localización y planificación, las cuales puede n ser integrada s junto con toda la parte de visión y navegación reactiva del robot real a un sistema también ya desarrollad o (desde antes
y en paralelo a esta tesis) de ambien tes virtuales colaborativos en red para robótica [Alencastre 03b, Muñoz 03a, Muñoz 03b, Alencastre 04c, Muñoz 04a, Muñoz 04c, Muñoz 04c, Muñoz 05, Rudo min 05, Díaz 06, Alencastre 07, Brugali 07].
• Sería posible desarrollar e implemen t ar de forma práctica en el robot real la localización del robot en un mun d o 2D y 3D, que permitiera quizá en un futuro a cualquier robot móvil navegar en cualquier ambiente de exterior planifican d o rutas óptima s en cuanto a la dismin ució n de incertid u m b r e.
• Se trabajaría en incluir infor mación de sensad o 3D provenien te de sensores laser teniend o mayor infor mación para poder implemen t a r el pun to anterior midien d o más facilmen te la distancia entre el robot y los land m a r k s, y para detectar obstáculos en ambientes más complicado s. También se podría añadir infor mació n de un sistema de visión estéreo pero teniend o en cuenta que esto puede alentar el sistema y que sería necesario alguna simplificación en procesa mien t o.
• Un tercer algoritmo de planificación que se pensó duran t e esta investigación estaba basado en formar LRFs con 3 land ma r k s (en vez de un LRF por cada land ma r k como a lo largo de esta tesis). Por lo tanto habrían LRFs no ortogon ales como los que se pueden ver en el ejemplo de la Figura 6.1, don de hay un ambien te 2D con 12 land m a r k s (L0, L1, ... ,
L11), la posición inicial del robot es R0, la meta es R5, se supo n e que los 4 LRFs forma d o s de 3 land m a r k s cada uno son los mejores marcos que obten d ría el algoritmo para los cuales la ruta pasan d o por R1, R2, R3, R4, sería la que dismin uyera más la incertid u m b r e. Este algoritm o podría ser termina d o y probad o a futu ro. Para esto, se cree que el algoritmo incluiría lo siguiente:
• Se formarían todas las combinaciones de LRFs toman d o 3 land m ar k s.
• Se probarían rutas definidas por curvas que pasaran por entre todos esos LRFs y se fueran referencian d o de ellos en todas sus combinaciones de a 1, 2, 3, ..., hasta el númer o total de LRFs.
• Para cada ruta, referencian d o s e de una combinación de LRFs, se calcularía la incertid u m b r e en localización.
• Se podrían utilizar transfor m acio n es de base usado s en algebra lineal para hacer las conversiones necesarias de los marcos.
• Sólo los land ma r k s que se encuen tr a n entre la posición inicial del robot y la meta serían considera d o s para formar LRFs.
• Se pensó que se podría reducir el número de LRFs al formarlos solamen t e de hacer triangulación con 2 posibles méto d o s: en base a una envolvente convexa forma n d o triángulos del tipo triangle - strip o triangle - fan, o utilizan d o una triangulación de Delauney basad a en el diagram a de Voronoi donde los sitios de Voronoi serían los land m ar k s. En ambos méto d o s, para cada uno de los triángulos habría un LRF.
• Se cree que, al formar LRFs con la triangulación de Delauney, cuand o el robot cruce el diagram a de Voronoi será el mome n t o indicado en el que habrá que cambiar de LRF para referenciarse con respecto al siguiente ya que a partir de ese cambio de región de Voronoi dismin uye más la incertid u m b r e del siguiente LRF.
Fig. 6.1 Propues t a de tercer algoritm o de planificación.
• También se pueden fusionar o contribuir mutu a m e n t e los resultad o s de ambientes de exterior en resultad o s de ambientes de interior de trabajos en los que también se apoyó en el desarrollo [Muñoz 04b, Muñoz 05, Murrieta 05a, Murrieta 05b, Murrieta 06, Tovar 06] .