Implementación de odometría visual utilizando una cámara estereoscópica

Abstract

En ciertas aplicaciones de robótica es importante la utilización de un odómetro para poder estimar la posición de un robot en movimiento. Esto permite que el actor tenga una noción de la ubicación en el entorno por donde se mueve. En aplicaciones como vehículos autónomos es especialmente importante, pues es crítico conocer la posición del vehículo con respecto a su mapa interno para evitar colisiones. Usualmente los odómetros más utilizados son las ruedas y el GPS. Sin embargo estos no siempre están disponibles, debido a adversidades del ambiente. Es por estos motivos que se emplea odometría visual. La odometría visual es el proceso de estimación del movimiento de un vehículo o agente utilizando las imágenes que éste obtiene de sus cámaras. Ella ha sido utilizada en la industria minera con los camiones de carga, y, últimamente en drones aéreos que podrían ser ocupados para el transporte de paquetes. También se ha utilizado para estimar la posición de los robots que actualmente transitan en la superficie de Marte. El presente trabajo tiene por finalidad la implementación de un algoritmo de odometría visual usando una cámara estereoscópica para estimar la trayectoria de un robot, y la evaluación del desempeño de éste comparándola con los valores conocidos de posición. La metodología utilizada permite identificar qué parámetros del algoritmo de estimación de movimiento tienen mayor relevancia y cómo influyen en la rapidez y calidad de la solución. También se determina la influencia de las condiciones de iluminación, y se determina qué zona geométrica de la imagen es mejor para realizar la triangulación de puntos. La solución se compone de un sistema capaz de ejecutar las distintas partes que requiere el algoritmo de manera extensible, siendo fácil reemplazar un método en el futuro con un mínimo impacto en el código. Se obtienen resultados favorables, donde el error de estimación de movimiento es pequeño y, además, se concluye acerca de los factores más importantes en la ejecución del algoritmo. Se discute acerca de la rapidez del algoritmo y se proponen soluciones que ayuden a su implementación en tiempo real.