Navegación Reactiva de un Robot Móvil Basada en Visión y Localización con Incertidumbre en Exteriores

Existen pocos trabajos en robótica móvil basada en visión donde se realicen tareas de localización y planificación considerando incertidumbre en ambientes de exterior. A nuestro conocimiento, no hay trabajos que incluyan un ana?lisis y describan bajo que? condiciones es mejor para un robot móvil localizarlo con respecto a un marco de referencia global o con respecto a marcos de referencia locales mientras este navega. Para que un robot móvil no-holonómico real pueda percibir el ambiente de exterior se han utilizado una ca?mara esta?ndar y una ca?mara omnidireccional. Con las ima?genes capturadas con dichas ca?maras, se ha realizado un eficiente algoritmo de visión que reconoce las diferentes clases definidas (pasto, cielo, a?rboles y arbusto) en tiempo real. Este algoritmo esta? basado principalmente en un proceso de segmentación por color, y una clasificación utilizando Campos Aleatorios de Markov (MRFs). Con ese algoritmo de visión, se pudo desarrollar y probar en un robot real Pioneer 3- AT un me?todo de navegación reactiva basada en trayectorias definidas por curvas de Bezier, en el cua?l se pudo considerar la no-holonomi?a del robot al momento de navegar. En base a la información omnidireccional percibida mediante visión el robot móvil tiene una representación del ambiente con la cua?l podri?a realizar tareas de planificación y localización con incertidumbre. Se ha desarrollado un algoritmo para encontrar una ruta que disminuya la incertidumbre en localización del robot móvil. Para realizar esto, se considera incertidumbre en control y sensado, y se hace un ana?lisis comparativo acerca de la pertinencia de cua?ndo utilizar en localización del robot el marco de referencia global y cuando utilizar cierto marco de referencia local. Se utiliza la covarianza como me?trica para medir la incertidumbre, y el modelado matema?tico se hace utilizando transformaciones aproximadas propuestas en [Smith 86]. Los marcos de referencia locales son definidos en base a hitos (en Inglés landmarks, comu?nmente son obsta?culos, por ejemplo a?rboles). En base a simulaciones realizadas, en la mayori?a de los casos se disminuye ma?s la incertidumbre utilizando marcos de referencia locales