En este trabajo se demuestra la fiabilidad de los marcadores de tipo de orden para resolver el problema de localizacion y mapeo simultaneos. Teniendo una camara ya calibrada, los marcadores de tipo de orden, como son un objeto conocido, permiten conocer la posición métrica del robot con respecto al marcador usando directamente los puntos reconocidos en la imagen que ve el robot. El problema consiste en realizar un procedimiento para construir un mapa de un entorno desconocido utilizando los marcadores y donde también se estima la trayectoria de un robot al desplazarse dentro del entorno que va conociendo al recorrerlo. Los marcadores de tipo de orden también permiten asignar un identificador distinto a cada marcador. En el ambiente a reconocer se asignan marcadores con un mismo identificador a las paredes del ambiente y otros identificadores distintos a los objetos dentro del ambiente. El robot móvvil tiene forma de coche y está equipado con una Raspberry Pi 3 B+, el módulo de cámara de la RaspberryPi y un sensor ultrasónico. El entorno donde el robot se desplaza, tiene las siguientes dimensiones: 1.2 m × 2 m. Dentro del entorno, hay objetos que pueden cambiarse de posición de forma manual para crear diferentes entornos; las paredes y los objetos tienen marcadores para su detección. Cuando el robot está dentro del entorno, se realiza una tarea de reconocimiento para crear el mapa e identificar los objetos. Como resultado de la exploración se obtiene un árbol con las posiciones de los marcadores respecto a un origen definido dentro del mapa, en cada nodo del árbol se puede saber que tipo de marcador es, la posición relativa cuando fue visto por el robot, la posición del robot global dentro del mapa cuando el marcador fue detectado y la posición global del marcador en el mapa.
Abstract This work demonstrate the reliability of order type markers for solving the simultaneous localization and mapping problem. Having a camera already calibrated, order type markers, being a known object, allow to know the metric position of the robot with respect to the marker by directly using the recognised points in the image seen by the robot. The problem consists of a procedure to construct a map of an unknown environment using the markers and where the trajectory of a robot is also estimated as it moves through the environment that it learns as it moves through it. The order type markers also allow a different identifier to be assigned to each marker. In the environment to be recognized, markers with the same identifier are assigned to the walls of the environment and different identifiers are assigned to the objects within the environment. The mobile robot is shaped like a car and is equipped with a Raspberry Pi 3 B+, the Raspberry Pi camera module and an ultrasonic sensor. The environment in which the robot moves has the following dimensions: 1.2 m × 2 m. Within the environment, there are objects that can be manually repositioned to create different environments; walls and objects have markers for detection. When the robot is inside the environment, a recognition task is performed to create the map and identify the objects. As a result of the exploration, a data tree is obtained with the positions of the markers with respect to a dened origin within the map, in each node of the tree it is possible to know the type of marker it is, the relative position when it was seen by the robot, the global position of the robot within the map when the marker was detected, and the global position of the marker in the map.
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