Perception for networked robot systems

Zuo, Chaoyuan (2016). Perception for networked robot systems. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Perception for networked robot systems
Autor/es:
  • Zuo, Chaoyuan
Director/es:
  • Martínez Ortega, José Fernán
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Ingeniería Telemática
Fecha: 24 Mayo 2016
Materias:
Palabras Clave Informales: Sistema de red robótica; consciencia de contexto; Identificación de objeto; Mapa de cuadrícula; Procesado de imagen. Network robot system; Context awareness; Object identification; Grid map; Image processing.
Escuela: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería Telemática y Electrónica
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Con el desarrollo sin precedentes de sensores y redes, los sistemas de robots distribuidos pueden trabajar de forma cooperativa y explorar el medio ambiente de una manera totalmente distinta. Usando diferentes herramientas de percepción, un sistema de red robótica puede interactuar en un entorno para completar tareas definidas por usuario específico. Es capaz de obtener abundante información del mundo exterior a través de numerosos sensores, lo que se conoce como contexto, y hacer juicios basados en percepción. El proyecto de graduación se centra en el sistema de percepción de los sistemas de redes robóticas, investigando sobre todo las tareas de identificación de objetos. El proyecto apunta a lograr la identificación de mobiliario en un entorno interior, así como a explorar la aplicación de un método de consciencia de contexto en los sistemas de percepción robóticos. Presentamos un marco sensible al contexto para sistemas de redes robóticas en entornos interiores, consistente en la adquisición de contexto, su proceso, aplicación y la capa de comunicación. En este marco, se introduce el algoritmo de razonamiento de contexto basado en árbol de decisiones para cumplir con la tarea de identificación de objetos. Después, se describen dos contextos cruciales en el sistema: la ubicación y el tamaño de un objeto, jugando ambos un papel vital en la identificación de objetos. Primero describimos el algoritmo de construcción de mapas para obtener la información de ubicación. Después, mediante el análisis de los problemas existentes para la elaboración de mapas y las limitaciones en sensores, presentamos el método de obtención de mapas de cuadrícula basado en sensores ultrasónicos. Además, discutimos los algoritmos de detección de objetos para procesamiento de imágenes. Se presenta también un flujo para el reconocimiento visual en sistemas robóticos. Finalmente, tomamos Arduino como plataforma experimental y verificamos la implementación del sistema en la última parte de este manuscrito. ABSTRACT. With the unprecedented development of sensors and networks, the distributed robot systems can work cooperatively and explore the environment in a totally different way. By using different perception tools, a networked robot system can interact with an environment to complete specific user’s defined tasks. It is able to get abundant information from the outside world via numerous sensors, which is referred to as context, and make judgements based on perception. The graduation project focuses on the perceptional system of networked robot systems, conducting research mainly on object identification tasks. The project aims at achieving identification of furniture in an indoor environment, as well as exploring the application of a context awareness method in robotic perception systems. We present a context-aware framework for network robot systems in indoor environments, consisting of context acquisition, its process, application, and the communication layer. In this framework, the decision-tree-based context reasoning algorithm is introduced to fulfil the task of object identification. Then, we describe two crucial contexts in the system: location and size of an object, both of which play a vital role in object identification. We first describe the map building algorithm to obtain the location information. Then, by analyzing the existing problems for robot map building and sensing limitations, we present the grid map building method based on ultrasonic sensors. Furthermore, we discuss the object detection algorithms for image processing. One visual recognition flow is introduced for robotic systems too. Finally, we take Arduino as the platform for the experiments and we verify implementation of the system in the last part of this manuscript.

Más información

ID de Registro: 44487
Identificador DC: http://oa.upm.es/44487/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:44487
Depositado por: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Depositado el: 30 Ene 2017 10:08
Ultima Modificación: 30 Ene 2017 10:08
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