Caracterización y validación de algoritmos de visión artificial para la resolución en tiempo real de problemas en robótica autónoma móvil

Abstract

[Resumen] Este trabajo fin de grado se enmarca dentro de la línea de desarrollo de robótica móvil del Grupo Integrado de Ingeniería (GII) de la UDC. Con el avance de los algoritmos de visión por computador, los robots móviles pueden hacer uso de información avanzada del entorno en tiempo real de cara a lograr resolver problemas más complejos. Pero este tipo de algoritmos requieren un uso elevado de recursos computacionales, que, en el caso de robots móviles de operación en tiempo real, deben ser optimizados. En este TFG se realiza la caracterización y validación de estos algoritmos optimizados, con el objetivo de proporcionar a los usuarios finales del robot móvil, un conjunto de indicaciones sobre sus propiedades de uso tales como rangos de funcionamiento, precisión en la detección en función de la posición o la iluminación, y otros. En concreto, se analizan tres algoritmos de visión ya implementados: detección de objetos, detección de marcadores avanzados (ArUco) y detección de carriles. Para ello, se definen pruebas de medición de la respuesta de los algoritmos y se desarrollan programas de control autónomo en el lenguaje Python que permiten realizar estas pruebas. Asimismo, se han documentado apropiadamente los resultados de los análisis realizados.

[Resumo] Este traballo fin de grao enmárcase dentro da liña de desenvolvemento de robótica móbil do Grupo Integrado de Enxeñaría (GII) da UDC. Co avance dos algoritmos de visión por computador, os robots móbiles poden facer uso de información avanzada da contorna en tempo real para lograr resolver problemas máis complexos. Pero este tipo de algoritmos requiren un uso elevado de recursos computacionais, que, no caso de robots móbiles de operación en tempo real. Neste TFG realízase a caracterización e validación destes algoritmos optimizados, co obxectivo de proporcionar aos usuarios finais do robot móbil, un conxunto de indicacións sobre as súas propiedades de uso tales como rangos de funcionamento, precisión na detección en función da posición ou a iluminación, e outros. En concreto, analízanse tres algoritmos de visión xa implementados: detección de obxectos, detección de marcadores avanzados (ArUco) e detección de carrís. Para iso, defínense probas de medición da resposta dos algoritmos e desenvólvense programas de control autónomo na linguaxe Python que permiten realizar estas probas. Así mesmo, documentáronse apropiadamente os resultados das análises realizadas.

[Abstract] This final degree project is part of the mobile robotics development line of the Integrated Group for Engineering Research (GII) of the UDC. With the advance of computer vision algorithms, mobile robots can make use of advanced information from the environment in real time in order to solve more complex problems. But this type of algorithms requires a high use of computational resources, which, in the case of mobile robots in real-time operation, must be optimized. This project performs the characterization and validation of these optimized algorithms, with the aim of providing the final users of the mobile robot, with a set of indications about their use properties such as operating ranges, accuracy in detection as a function of position or lighting, and others. In particular, three vision algorithms already implemented has been analyzed: object detection, advanced marker detection (ArUco) and lane detection. For this purpose, tests to measure the response of the algorithms have been defined and autonomous control programs have been developed in the Python language to perform these tests. Also, the results of the analyses performed have been properly documented.