Exploración autónoma en interiores para el robot Spot basado en la red Yolo

Resumen

La exploración autónoma en robots móviles es un área de estudio interesante, debido a las distintas problemáticas como lo es la navegación sobre entornos accidentados, decisión de rutas a tomar y la capacidad de identificar zonas de interés. El presente trabajo describe el desarrollo de un módulo de exploración autónoma para interiores desplegada sobre una plataforma dinámica, como lo es el robot Spot de Boston Dynamics de la empresa Alisys. Mediante el uso de la red Yolo como bloque de detección para la detección de esquinas a nivel del suelo, se despliega el sistema para identificar zonas de libre tránsito en tiempo real mediante el uso de las cinco cámaras a bordo del robot, obteniendo una perspectiva global del entorno. El documento detalla la arquitectura planteada que contiene: una clase de alto nivel desarrollada para acceder a las funcionalidades de Spot, la generación de la base de datos, el modelo entrenado, los algoritmos de exploración y las pruebas ejecutadas.---ABSTRACT---Autonomous exploration in mobile robots is an interesting area of study, it consists of different problems such as navigation over rugged environments, decision of routes to take and the ability to identify areas of interest. The present work describes the development of an autonomous exploration module for interiors deployed on a dynamic platform, such as the Spot robot from Boston Dynamics of the Alisys company. Using the Yolo network as an inference engine for the detection of corners at ground level, the system is deployed to identify free transit areas in real time using the five cameras on board the robot, obtaining a global perspective of the environment. The document details the proposed architecture that contains: a high-level class developed to access the Spot functionalities, the generation of the database, the trained model, the exploration algorithms, and the tests executed.