Navegación robótica y memoria visual
Por Felipe Sánchez Banda
Saltillo, Coahuila. 4 de octubre de 2016 (Agencia Informativa Conacyt).- Científicos del grupo de Robótica y Manufactura Avanzada del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Cinvestav), unidad Saltillo, desarrollan métodos de navegación basados en una memorial visual con el fin de incrementar el grado de autonomía de robots.
La estrategia de navegación involucra la localización del robot en su entorno a partir de las imágenes obtenidas con la cámara montada en él y la memoria visual.
Una memoria visual es un mapa topológico compuesto por un conjunto de imágenes organizadas en una estructura conocida con el nombre de grafo, la cual captura la topología visual de un entorno determinado.
Dr. Gustavo Arechavaleta Servín.“El objetivo de esta investigación es habilitar una máquina que se desplaza de manera autónoma, en este caso un robot, y darle la capacidad de que a través de un sensor, que es una cámara, logre navegar en un entorno de manera autónoma, para ello nos inspiramos en una de las diferentes estrategias que los humanos utilizamos para navegar en el entorno, en este caso utilizando una memoria visual”, detalló el doctor Gustavo Arechavaleta Servín, investigador titular del grupo de Robótica y Manufactura Avanzada del Cinvestav Saltillo.
La construcción de la memoria visual del robot es una fase asistida por un guía que conduce el robot en el entorno y del cual obtiene una serie de imágenes mediante la cámara.
Posteriormente, en una etapa de planificación, el robot decide la ruta visual para navegar a partir de su ubicación actual con base en la información obtenida del conjunto de imágenes en secuencia y en pares. A partir de la ruta visual se determina el movimiento del robot.
La navegación del robot comienza con la imagen actual de lo que percibe el robot al inicio de su tarea y terminará con una imagen objetivo, es decir la ubicación a la que desea llegar el robot.
Después, el desplazamiento del robot se ejecuta a través de su sistema de locomoción guiado por la ruta visual. Es necesario minimizar el error visual que existe entre pares de imágenes que comparten información de la escena percibida (la actual del robot y la correspondiente en la secuencia que forma la ruta visual), hasta que dicho robot llegue al objetivo.
Esta clase de localización y navegación topológicas están inspiradas en una de las tantas formas que los seres vivos utilizamos para recordar los lugares que hemos visitado, con el fin de reconstruir una ruta que nos indique lo que deberíamos observar si continuamos nuestros desplazamientos hasta llegar al lugar deseado. Por lo tanto, este tipo de navegación y localización en el entorno no requieren de una métrica de distancia (coordenadas espaciales).
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Colaboradores en esta investigación: |
Actualmente, para desarrollar esta memoria visual, el grupo de investigadores utiliza como plataforma robótica un robot humanoide cuya estructura es similar a la humana. Esto implica abordar problemas relacionados con el equilibrio durante la marcha, el contacto entre las patas del robot y el piso, etcétera. A pesar de que el robot es de tipo humanoide, el doctor Arechavaleta Servín aclaró que este desarrollo puede aplicarse en otros tipos de robot.
“Lo que se está desarrollando aquí para un robot humanoide —antropomorfo— se puede utilizar para otro tipo de robots, porque esos robots también están sujetos a restricciones similares como ocurre con los robots aéreos, submarinos, robots no holonómicos —por ejemplo robots que utilizan dos ruedas unidas por un eje—, etcétera”, comentó el científico.
Robots multiusos
El investigador añadió que este tipo de desarrollo es útil en entornos donde no se cuente con información satelital o su precisión no sea suficiente para navegar únicamente con GPS (siglas en inglés de sistema de posicionamiento global), muy utilizado en la actualidad. Por ejemplo, robots con acceso a minas, robots submarinos, entre otros.
En cuanto al futuro del proyecto, el doctor Arechavaleta Servín detalló sobre posibles colaboraciones con otros científicos y centros de investigación. Una posible extensión sería comenzar a colaborar con otros laboratorios o investigadores expertos en visión por computadora y métodos de aprendizaje para que, a partir de un video, se construya una memoria visual.
“Aún teniendo la memoria, faltan otros detalles relacionados con la ejecución del movimiento del robot, como decidir hacia dónde ir en caso de perder información visual, incorporar nueva información visual, o actualizarla durante la locomoción y otros aspectos. De esta manera obtendremos un prototipo que pueda utilizarse en campo”, finalizó el especialista.
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Dr. Gustavo Arechavaleta Servín |
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