Sistema de visão robótico baseado no sensor kinect para orientação no espaço e contorno de obstáculos

Abstract

A robótica de serviços é uma área em forte crescimento, cada vez com mais aplicações, nomeadamente na substituição de algumas das tarefas domésticas mais repetitivas e, cada vez mais, com o envelhecimento da população, no apoio a pessoas de locomoção reduzida em inúmeras tarefas. Um dos maiores problemas encontrados nesta área é a navegação do robô num ambiente não determinístico, onde mapas a priori desenvolvidos de um determinado espaço são dinamicamente alterados pelos utilizadores do mesmo, levando a que o robô seja forçado a desenvolver um novo mapa local enquanto, simultaneamente, reconhece a sua posição atual a partir do mapa construído, problema conhecido por SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). Apesar de teórica e concetualmente este se considerar um problema resolvido, questões substanciais mantêm-se na realização prática de soluções mais genéricas [1]. Muitos dos algoritmos para mapeamento e localização simultânea existentes são baseados em sensores de scanner a laser, pela sua alta precisão, contudo são bastante dispendiosos. Com o Microsoft Kinect, sensor originalmente desenvolvido para uma consola de jogos, existe agora uma alternativa de baixo custo, permitindo a criação de mapas 3D, a cores do ambiente, e o seu uso para localização [2]. Posto isto, este projeto de dissertação teve como primeiro grande foco, o desenvolvimento de um sistema de visão por computador para um robô de serviços já existente (robô Mary), utilizando o sensor Microsoft Kinect, para construir o mapa do ambiente que o rodeia enquanto ao mesmo tempo reconhece a sua posição no mapa construído, resolvendo o problema SLAM. A segunda contribuição deste projeto de dissertação consistiu na localização do robô a partir de um mapa previamente construído. O último grande objetivo deste trabalho passou pela movimentação do robô para um determinado local, quando solicitado, criando rotas virtuais livres de obstáculos, tendo conhecimento do mapa do ambiente onde se encontra.

The service robotics is an area in frank expansion, with more and more applications, including the replacement of some of the more repetitive tasks and, increasingly, with the aging population, supporting people of reduced mobility in numerous tasks. One of the major problems encountered in this area is robot navigation in nondeterministic environment, which previously developed maps in a given space are dynamically changed by users, meaning that the robot is forced to incrementally build a consistent map of the environment while simultaneously determines its location within this map, problem known as SLAM (Simultaneous Localization And Mapping). At a theoretical and conceptual level, SLAM can now be considered a solved problem. However, substantial issues remain in practically realizing more general SLAM solutions [1]. Many of the existing algorithms for simultaneous localization and mapping are based on laser scanners as sensor because their distance measurements are very precise, but they are also quite expensive. With the Microsoft Kinect sensor, originally developed for a console game, there is now a low-cost alternative, allowing the creation of colored 3D maps of the environment, and its use for localization [2]. That said, the first major focus of this dissertation project, consisted in the development of a computer vision system for an existing service robot (Robot MARy), using the Microsoft Kinect sensor to incrementally build the map of the surroundings, while simultaneously recognizes his position, solving the SLAM problem. The second contribution of this project consisted on the robot's localization from a previously constructed map, and also with the possibility to plan obstacle-free paths to a given location when prompted.