Vision-based heading angle estimation for an autonomous mobile robots navigation

Abstract

Los sistemas de navegación y control de robots móviles autónomos siguen siendo de gran importancia en aplicaciones robóticas en tiempo real. Al avanzar hacia una navegación completamente autónoma, la orientación desempeña un papel fundamental para lograr una navegación autónoma exitosa. En este artículo, los autores proponen una aplicación de lógica difusa para la orientación en tiempo real, basada en la información de bordes y color del entorno de la superficie de la carretera, utilizando cámaras omnidireccionales. Los sistemas de navegación autónoma deben ser capaces de reconocer descriptores de características tanto de la información de bordes como de la información de color. En primer lugar, se propuso extraer los segmentos de línea más largos a partir de los métodos mencionados anteriormente. En segundo lugar, se implementó el método de ajuste de curvas mediante consenso de muestras aleatorias (RANdom SAmple Consensus, RANSAC) para detectar el mejor ajuste de curva a partir del conjunto de datos de puntos correspondiente a cada segmento de línea. En tercer lugar, se extrajo el conjunto de puntos de intersección para cada par de curvas. En cuarto lugar, se utilizó el método de agrupamiento espacial basado en densidad de aplicaciones con ruido (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN) para estimar el punto de fuga (VP). Finalmente, para controlar el robot móvil en un entorno desconocido, se implementó un controlador de lógica difusa facilitado por el punto de fuga (VP). Se obtuvieron resultados preliminares y se probaron en un grupo de cuadros consecutivos capturados en la Universidad de Ulsan (UoU), con el fin de demostrar su eficacia. Palabras clave Navegación, Segmentación de imágenes, Sistemas de detección de robots, Robots móviles, Análisis del color de imágenes, Cámaras, Navegación, Segmentación de imágenes, Sistemas de detección de robots, Robots móviles, Análisis del color de imágenes, Cámaras