Brújula visual para robots humanoides que juegan al fútbol

Santana Cebrián, Abraham (2018). Brújula visual para robots humanoides que juegan al fútbol. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM), Madrid.

Description

Title: Brújula visual para robots humanoides que juegan al fútbol
Author/s:
  • Santana Cebrián, Abraham
Contributor/s:
  • Villing, Rudi
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Telemática
Date: 16 July 2018
Subjects:
Freetext Keywords: Robótica Reconocimiento de imágenes
Faculty: E.T.S.I. y Sistemas de Telecomunicación (UPM)
Department: Otro
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

En el mundo de la robótica, es muy importante conseguir robots autónomos, por lo que también es importante obtener un sistema visual que pueda dar como resultado una ubicación exacta del robot sobre el mapa en el que se encuentre. La brújula visual es uno de los objetivos que podría ser decisivo en este problema de la robótica, por lo que debemos implementar diferentes técnicas para analizar el entorno circundante del robot e intentar crear una ubicación precisa del mismo. El RoboCup es una iniciativa científica internacional, con el objetivo de avanzar en el campo de los robots inteligentes. En 1997 se estableció la misión de formar un equipo de robots capaces de vencer al campeón mundial de la Copa del Mundo en 2050. Mientras ese objetivo está presente, RoboCup se ha expandido a otros dominios de aplicación, que son relevantes según las necesidades de la sociedad moderna hoy en día. El desafío de la ubicación en el RoboCup es cómo puede el robot determinar su posición en el terreno de juego sin tener ninguna referencia de este, porque el campo de fútbol es simétrico y el robot necesita algo para ubicarse en el campo, considerando que todos los robots están trabajando de forma colaborativa compartiendo la información obtenida. La brújula visual, como su propio nombre indica, es una herramienta basada en información visual del entorno que rodea al robot para tratar de ubicarse en un mapa preconcebido o en un mapa de referencia fabricado en tiempo real. En este caso, una brújula visual procesa las imágenes como referencias tomadas desde diferentes posiciones sobre el campo con otras imágenes de posiciones aleatorias sobre el terreno de juego para hacer coincidir qué parte está viendo el robot. En el campo académico, una de las técnicas más utilizadas para el reconocimiento de imágenes se basa en el uso de puntos característicos o puntos clave. El objetivo es reconocer los puntos y las características invariables de la imagen, para obtener una imagen de referencia y compararla con las imágenes posteriores que se tomarán después utilizando técnicas de puntos de coincidencia. El punto de coincidencia es el proceso por el cual los descriptores se comparan usando dos imágenes juntas y en pares. Existen varios métodos para este proceso, el más simple es el vecino más cercano, donde la distancia entre descriptores se calcula y se combina con la más próxima. Para hacer que el software usase los procedimientos descritos anteriormente, se utilizó una librería de código abierto llamada OpenCV (Open Computer Vision), escribiendo el código en Python para este proyecto final de carrera. Con los resultados obtenidos, esta implementación no es la mejor para este caso práctico con estas condiciones, porque hay muchos errores de coincidencia con falso positivo y falso negativo. Por tanto, se ha llegado a la conclusión de que para obtener un buen resultado, necesita una dirección similar con antecedentes similares o viceversa. Abstract: In the world of the robotic, is very important to get autonomous robots, thus it is also important get a visual system which can make an exact location of the robot over the map while it is being used. The visual compass is one of the goals which could be decisive in this problem of the robotics, thus we need to implement different techniques to analyse the environment surrounding of the robot and try to make a robust location for it. The RoboCup is an international scientific initiative, with the goal of advancing the field of intelligent robots. In 1997 it was stablished the mission of forming a team of robots capable of beating human World Cup champions football in 2050. While that goal is present, RoboCup has since expanded into other application domains, which are relevant according to the needs of modern society nowadays. The challenge of location in the RoboCup is how can the robot determinate its position on the pitch if it has not any reference of out of the pitch, because the football pitch is symmetric, and the robot needs something to get its location on the pitch considering that all the robots are collaboratively working sharing each collected data. The visual compass is a tool based in only visual information of environment around of the robot for try to locate itself in a preconceived map, or reference map fabricated in real time. In this case, a visual compass processes images as references taken from different positions over the pitch with other images from random positions over the pitch for matching which part is seeing the robot. In the academic field, one of the most used techniques for image recognition is based on the use of characteristic points or keypoints. The aim is to recognize points and invariant features in the image, thus, to get a referent image and over the time compare with later images which would be taken afterwards using matching point techniques. The matching point is the process by which descriptors are compared using two images together and in pairs. There are several methods for this process, the simplest is the nearest neighbour, where the distance between descriptors is calculated and matched with the closest. To make programs using the procedures described before, was used an open source library called OpenCV (Open Computer Vision), which was written in Python in this final year project. With the results obtained, this implementation is not the best for this case and these conditions, because has many errors of match with false positive and false negative. For get a good result it needs a similar direction with similar background or the opposite.

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Item ID: 53097
DC Identifier: http://oa.upm.es/53097/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:53097
Deposited by: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Deposited on: 26 Nov 2018 07:18
Last Modified: 26 Nov 2018 07:18
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