Control de Tracción en Robots Móviles con Ruedas

En este trabajo se presenta una solución para mejorar el rendimiento de los robots móviles con ruedas que se desplacen sobre superficies con un bajo coeficiente de fricción estática. En estas circunstancias, los robots móviles con ruedas pueden experimentar pérdidas de tracción, y por tanto, sufrir deslizamientos a lo largo de la superficie. La solución descrita propone la utilización de una configuración especial para el robot móvil, en la que todas las ruedas son accionadas de forma independiente, y una estructura de control que consta de tres partes bien diferenciadas: un controlador de seguimiento con realimentación de estado basado en el modelo cinemático del robot, una extensión de la ley de control cinemático resultante para incorporar la dinámica del robot móvil utilizando backstepping, y un algoritmo de distribución de la fuerza de tracción global, que calcula las señales de referencia adecuadas para cada una de las ruedas. Con esta estructura se consigue controlar la posición y la velocidad del robot móvil, y al mismo tiempo, distribuir la fuerza de tracción global entre las ruedas, evitando así el deslizamiento del robot. El funcionamiento de los algoritmos de control es evaluado mediante pruebas experimentales.

Impedance control for legged robots: an insight into the concepts involved

The application of impedance control strategies to modern legged locomotion is analyzed, paying special attention to the concepts behind its implementation which is not straightforward. In order to implement a functional impedance controller for a walking mechanism, the concepts of contact, impact, friction, and impedance have to be merged together. A literature review and a comprehensive analysis are presented compiling all these concepts along with a discussion on position-based versus force-based impedance control approaches, and a theoretical model of a robotic leg in contact with its environment is introduced. A theoretical control scheme for the legs of a general legged robot is also introduced, and some simulations results are presented.

Visual Tracking, Pose Estimation, and Control for Aerial Vehicles

El principal objetivo de esta tesis es dotar a los vehículos aéreos no tripulados (UAVs, por sus siglas en inglés) de una fuente de información adicional basada en visión. Esta fuente de información proviene de cámaras ubicadas a bordo de los vehículos o en el suelo. Con ella se busca que los UAVs realicen tareas de aterrizaje o inspección guiados por visión, especialmente en aquellas situaciones en las que no haya disponibilidad de estimar la posición del vehículo con base en GPS, cuando las estimaciones de GPS no tengan la suficiente precisión requerida por las tareas a realizar, o cuando restricciones de carga de pago impidan añadir sensores a bordo de los vehículos. Esta tesis trata con tres de las principales áreas de la visión por computador: seguimiento visual y estimación visual de la pose (posición y orientación), que a su vez constituyen la base de la tercera, denominada control servo visual, que en nuestra aplicación se enfoca en el empleo de información visual para controlar los UAVs. Al respecto, esta tesis se ocupa de presentar propuestas novedosas que permitan solucionar problemas relativos al seguimiento de objetos mediante cámaras ubicadas a bordo de los UAVs, se ocupa de la estimación de la pose de los UAVs basada en información visual obtenida por cámaras ubicadas en el suelo o a bordo, y también se ocupa de la aplicación de las técnicas propuestas para solucionar diferentes problemas, como aquellos concernientes al seguimiento visual para tareas de reabastecimiento autónomo en vuelo o al aterrizaje basado en visión, entre otros. Las diversas técnicas de visión por computador presentadas en esta tesis se proponen con el fin de solucionar dificultades que suelen presentarse cuando se realizan tareas basadas en visión con UAVs, como las relativas a la obtención, en tiempo real, de estimaciones robustas, o como problemas generados por vibraciones. Los algoritmos propuestos en esta tesis han sido probados con información de imágenes reales obtenidas realizando pruebas on-line y off-line. Diversos mecanismos de evaluación han sido empleados con el propósito de analizar el desempeño de los algoritmos propuestos, entre los que se incluyen datos simulados, imágenes de vuelos reales, estimaciones precisas de posición empleando el sistema VICON y comparaciones con algoritmos del estado del arte. Los resultados obtenidos indican que los algoritmos de visión por computador propuestos tienen un desempeño que es comparable e incluso mejor al de algoritmos que se encuentran en el estado del arte. Los algoritmos propuestos permiten la obtención de estimaciones robustas en tiempo real, lo cual permite su uso en tareas de control visual. El desempeño de estos algoritmos es apropiado para las exigencias de las distintas aplicaciones examinadas: reabastecimiento autónomo en vuelo, aterrizaje y estimación del estado del UAV. Abstract The main objective of this thesis is to provide Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with an additional vision-based source of information extracted by cameras located either on-board or on the ground, in order to allow UAVs to develop visually guided tasks, such as landing or inspection, especially in situations where GPS information is not available, where GPS-based position estimation is not accurate enough for the task to develop, or where payload restrictions do not allow the incorporation of additional sensors on-board. This thesis covers three of the main computer vision areas: visual tracking and visual pose estimation, which are the bases the third one called visual servoing, which, in this work, focuses on using visual information to control UAVs. In this sense, the thesis focuses on presenting novel solutions for solving the tracking problem of objects when using cameras on-board UAVs, on estimating the pose of the UAVs based on the visual information collected by cameras located either on the ground or on-board, and also focuses on applying these proposed techniques for solving different problems, such as visual tracking for aerial refuelling or vision-based landing, among others. The different computer vision techniques presented in this thesis are proposed to solve some of the frequently problems found when addressing vision-based tasks in UAVs, such as obtaining robust vision-based estimations at real-time frame rates, and problems caused by vibrations, or 3D motion. All the proposed algorithms have been tested with real-image data in on-line and off-line tests. Different evaluation mechanisms have been used to analyze the performance of the proposed algorithms, such as simulated data, images from real-flight tests, publicly available datasets, manually generated ground truth data, accurate position estimations using a VICON system and a robotic cell, and comparison with state of the art algorithms. Results show that the proposed computer vision algorithms obtain performances that are comparable to, or even better than, state of the art algorithms, obtaining robust estimations at real-time frame rates. This proves that the proposed techniques are fast enough for vision-based control tasks. Therefore, the performance of the proposed vision algorithms has shown to be of a standard appropriate to the different explored applications: aerial refuelling and landing, and state estimation. It is noteworthy that they have low computational overheads for vision systems.

Distributes award protocol: A cooperation and communication method for robots.

In this Master’s Thesis a new Distributed Award Protocol (DAP) for robot communication and cooperation is presented. Task assignment (contract awarding) is done dynamically with contracts assigned to robots based upon the best bid received. Instead of having a manager and a contractor it is proposed a fully distributed bidding/awarding mechanism without a distinguished master. The best bidding robots are awarded with contract for execution. The contractors make decisions locally. This brings the following benefits: no communication bottleneck, low computational power requirement, increased robustness. DAP can handle multitasking. Tasks can be injected into system during the execution of already allocated tasks. As tasks have priorities, in the next cycle after taking into account actual bid parameters of all robots, tasks can be re-allocated. The aim is to minimize a global cost function which is a compromise between cost of task execution and cost of resources usage. Information about tasks and bid values is spread among robots with the use of a Round Robin Route, which is a novel solution proposed in this work. This method allows also identifying failed robots. Such failed robot is eliminated from the list of awarded robots and its replacement is found so the task is still executed by a team. If the failure of a robot was temporary (e.g. communication noise) and the robot can recover, it can again participate in the next bidding/awarding process. Using a bidding/awarding mechanism allows robots to dynamically relocate among tasks. This is also contributes to system robustness. DAP was evaluated through multiple experiments done in the multi-robot simulation system. Various scenarios were tested to check the idea of the main algorithm. Different failures of robots (communication failures, partial hardware malfunctions) were simulated and observations were made regarding how DAP recovers from them. Also the DAP flexibility to environment changes was watched. The experiments in the simulated environment confirmed the above features of DAP.

Detection and Tracking of Dynamic Objects. A MultiRobot approach to Critical Infrastructures Surveillance.

Despite that Critical Infrastructures (CIs) security and surveillance are a growing concern for many countries and companies, Multi Robot Systems (MRSs) have not been yet broadly used in this type of facilities. This dissertation presents a novel study of the challenges arisen by the implementation of this type of systems and proposes solutions to specific problems. First, a comprehensive analysis of different types of CIs has been carried out, emphasizing the influence of the different characteristics of the facilities in the design of a security and surveillance MRS. One of the most important needs for the surveillance of a CI is the detection of intruders. From a technical point of view this problem can be abstracted as equivalent to the Detection and Tracking of Mobile Objects (DATMO). This dissertation proposes algorithms to solve this specific problem in a CI environment. Using 3D range images of the environment as input data, two detection algorithms for ground robots have been developed. These detection algorithms provide a list of moving objects in the robot detection area. Direct image differentiation and computer vision techniques are used when the robot is static. Alternatively, multi-layer ground reconstructions are compared to detect the dynamic objects when the robot is moving. Since CIs usually spread over large areas, it is very useful to incorporate aerial vehicles in the surveillance MRS. Therefore, a moving object detection algorithm for aerial vehicles has been also developed. This algorithm compares the real optical flow obtained from a down-face oriented camera with an artificial optical flow computed using a RANSAC based homography matrix. Two tracking algorithms have been developed to follow the moving objects trajectories. These algorithms can efficiently handle occlusions and crossings, as well as exchange information among robots. The multirobot tracking can be applied to any type of communication structure: centralized, decentralized or a combination of both. Even more, the developed tracking algorithms are independent of the detection algorithms and could be potentially used with other detection procedures or even with static sensors, such as cameras. In addition, using the 3D point clouds available to the robots, a relative localization algorithm has been developed to improve the position estimation of a given robot with observations from other robots. All the developed algorithms have been extensively tested in different simulated CIs using the Webots robotics simulator. Furthermore, the algorithms have also been validated with real robots operating in real scenarios. In conclusion, this dissertation presents a multirobot approach to Critical Infrastructure Surveillance, mainly focusing on Detecting and Tracking Dynamic Objects.

El crepúsculo de cierta clase de Robots (una perspectiva histórico - científica de la robótica)

En la actualidad hay un total de unos 60.000 robots en todo el mundo,instalados en fábricas, como hemos visto en la empresa Toyota. Su localización es la siguiente: 6.000 robots en Alemania Federal, 3.200 en los Estados Unidos,600 en Suecia, 300 en Francia, 180 en Gran Bretaña, un centenar o menos en media docena de otros países. Y 47.000 en el Japón.

Arquitectura cognitiva híbrida para la navegación autónoma de UAVs mediante mapas topológicos visuales

El objetivo fundamental de la presente tesis doctoral es el diseño de una arquitectura cognitiva, que pueda ser empleada para la navegación autónoma de vehículos aéreos no tripulados conocidos como UAV (Unmanned Aerial Vehicle). Dicha arquitectura cognitiva se apoya en la definición de una librería de comportamientos, que aportarán la inteligencia necesaria al UAV para alcanzar los objetivos establecidos, en base a la información sensorial recopilada del entorno de operación. La navegación autónoma del UAV se apoyará en la utilización de un mapa topológico visual, consistente en la definición de un grafo que engloba mediante nodos los diferentes landmarks ubicados en el entorno, y que le servirán al UAV de guía para alcanzar su objetivo. Los arcos establecidos entre los nodos del mapa topológico, le proporcionarán de la información necesaria para establecer el rumbo más adecuado para alcanzar el siguiente landmark a visitar, siguiendo siempre una secuencia lógica de navegación, basada en la distancia entre un determinado landmark con respecto al objetivo final ó landmark destino. La arquitectura define un mecanismo híbrido de control, el cual puede conmutar entre dos diferentes modos de navegación. El primero es el denominado como Search Mode, el cual se activará cuando el UAV se encuentre en un estado desconocido dentro del entorno, para lo cual hará uso de cálculos basado en la entropía para la búsqueda de posibles landmarks. Se empleará como estrategia novedosa la idea de que la entropía de una imagen tiene una correlación directa con respecto a la probabilidad de que dicha imagen contenga uno ó varios landmarks. De esta forma, la estrategia para la búsqueda de nuevos landmarks en el entorno, se basará en un proceso continuo de maximización de la entropía. Si por el contrario el UAV identifica la existencia de un posible landmark entre los definidos en su mapa topológico, se considerará que está sobre un estado conocido, por lo que se conmutará al segundo modo de navegación denominado como Homing Mode, el cual se encargará de calcular señales de control para la aproximación del UAV al landmark localizado. Éste último modo implementa un control dual basado en dos tipos de controladores (FeedForward/FeedBack) que mediante su combinación, aportarán al UAV señales de control cada vez más óptimas, además de llevar a cabo un entrenamiento continuo y en tiempo real. Para cumplir con los requisitos de ejecución y aprendizaje en tiempo real de la arquitectura, se han tomado como principales referencias dos paradigmas empleados en diferentes estudios dentro del área de la robótica, como son el paradigma de robots de desarrollo (developmental robots) basado en un aprendizaje del robot en tiempo real y de forma adaptativa con su entorno, así como del paradigma de modelos internos (internal models) basado en los resultados obtenidos a partir de estudios neurocientíficos del cerebelo humano; dicho modelo interno sirve de base para la construcción del control dual de la arquitectura. Se presentarán los detalles de diseño e implementación de los diferentes módulos que componen la arquitectura cognitiva híbrida, y posteriormente, los diferentes resultados obtenidos a partir de las pruebas experimentales ejecutadas, empleando como UAV la plataforma robótica aérea de AR.Drone. Como resultado final se ha obtenido una validación completa de la arquitectura cognitiva híbrida objetivo de la tesis, cumplimento con la totalidad de requisitos especificados y garantizando su viabilidad como aplicación operativa en el mundo real. Finalmente, se muestran las distintas conclusiones a las cuales se ha llegado a partir de los resultados experimentales, y se presentan las diferentes líneas de investigación futuras que podrán ser ejecutadas.

Robots Submarinos: Una Síntesis sobre el Estado Actual de su Investigación y Desarrollo*

Las actividades submarinas requieren de las herramientas necesarias para lograr una provechosa tarea, ya sea en el ámbito industrial, militar o de investigación científica. La tendencia actual para este tipo de actividades, es el uso de Robots Submarinos en diversidad de tareas. En este documento se presenta un breve análisis de los mismos, empezando con su desarrollo, los avances logrados hasta el momento y la tecnología que los envuelve ya sea en posicionamiento X-Y, control, comunicación, diseño y sensores; más adelante se hablará de las actividades y ejemplos de aplicaciones actuales en las que se utilizan robots submarinos, mencionando especialmente los denominados ROVs y sus principales características, así como su forma de operar. En la parte final se aborda el tema del futuro y las perspectivas de la investigación en esta área como por ejemplo el desarrollo en la autonomía y sistemas de comunicación.

Aerial video geo-registration using terrain models from dense and coherent stereo matching

In the context of aerial imagery, one of the first steps toward a coherent processing of the information contained in multiple images is geo-registration, which consists in assigning geographic 3D coordinates to the pixels of the image. This enables accurate alignment and geo-positioning of multiple images, detection of moving objects and fusion of data acquired from multiple sensors. To solve this problem there are different approaches that require, in addition to a precise characterization of the camera sensor, high resolution referenced images or terrain elevation models, which are usually not publicly available or out of date. Building upon the idea of developing technology that does not need a reference terrain elevation model, we propose a geo-registration technique that applies variational methods to obtain a dense and coherent surface elevation model that is used to replace the reference model. The surface elevation model is built by interpolation of scattered 3D points, which are obtained in a two-step process following a classical stereo pipeline: first, coherent disparity maps between image pairs of a video sequence are estimated and then image point correspondences are back-projected. The proposed variational method enforces continuity of the disparity map not only along epipolar lines (as done by previous geo-registration techniques) but also across them, in the full 2D image domain. In the experiments, aerial images from synthetic video sequences have been used to validate the proposed technique.

Sistema de visión tridimensional recursivo utilizando múltiples vistas de una cámara para control servovisual de robots móviless

Este trabajo presenta un sistema de visión tridimensional utilizando múltiples vistas de una única cámara, para su utilización en el control servovisual de robots móviles. Mediante el sistema de visión propuesto se determinan las dimensiones físicas de un objeto en el espacio de trabajo del robot. Esto permite extender el uso de un controlador, previamente propuesto por los autores, para logar que un robot móvil se posicione respecto de un objeto de dimensiones desconocidas.

Desarrollo y evaluación de un sistema de teleoperación de robots basado en reconocimiento de gestos usando el sensor Kinect

En este Proyecto Fin de Carrera, se presenta un sistema de reconocimiento de gestos para teleoperar robots basado en el sensor Kinect. El proyecto se divide en dos partes, la primera relativa al diseño y evaluación de un sistema de reconocimiento de gestos basado en el sensor Kinect; y la segunda, relativa a la teleoperación de robots usando el sistema de reconocimiento de gestos desarrollado. En la primera parte, se enumeran las características y limitaciones del sensor Kinect. Posteriormente, se analiza la detección de movimiento y se presenta la máquina de estados propuesta para detectar el movimiento de un gesto. A continuación, se explican los posibles preprocesados de un esqueleto en 3 dimensiones para mejorar la detección de gestos y el algoritmo utilizado para la detección de gestos, el algoritmo de Alineamiento Temporal Dinámico (DTW). Por último, se expone con detalle el software desarrollado de reconocimiento y evaluación de gestos, el Evaluador de Gestos, y se realiza un análisis de varias evaluaciones realizadas con distintos perfiles de configuración donde se extraen las conclusiones de acierto, fiabilidad y precisión de cada configuración. En la segunda parte, se expone el sistema de teleoperación del robots y su integración con el evaluador de gestos: este sistema controla el robot Lego Mindstorm mediante la detección de gestos o el reconocimiento de voz. Por último, se exponen las conclusiones finales del proyecto.

A vision-based strategy for autonomous aerial refueling tasks

Autonomous aerial refueling is a key enabling technology for both manned and unmanned aircraft where extended flight duration or range are required. The results presented within this paper offer one potential vision-based sensing solution, together with a unique test environment. A hierarchical visual tracking algorithm based on direct methods is proposed and developed for the purposes of tracking a drogue during the capture stage of autonomous aerial refueling, and of estimating its 3D position. Intended to be applied in real time to a video stream from a single monocular camera mounted on the receiver aircraft, the algorithm is shown to be highly robust, and capable of tracking large, rapid drogue motions within the frame of reference. The proposed strategy has been tested using a complex robotic testbed and with actual flight hardware consisting of a full size probe and drogue. Results show that the vision tracking algorithm can detect and track the drogue at real-time frame rates of more than thirty frames per second, obtaining a robust position estimation even with strong motions and multiple occlusions of the drogue.

Vibration reduction for vision systems on board unmanned aerial vehicles using a neuro-fuzzy controller

In this paper, an intelligent control approach based on neuro-fuzzy systems performance is presented, with the objective of counteracting the vibrations that affect the low-cost vision platform onboard an unmanned aerial system of rotating nature. A scaled dynamical model of a helicopter is used to simulate vibrations on its fuselage. The impact of these vibrations on the low-cost vision system will be assessed and an intelligent control approach will be derived in order to reduce its detrimental influence. Different trials that consider a neuro-fuzzy approach as a fundamental part of an intelligent semi-active control strategy have been carried out. Satisfactory results have been achieved compared to those obtained by means of vibration reduction passive techniques.

Autonomous Landing of an Unmanned Aerial Vehicle using Image-Based Fuzzy Control

This paper presents a vision based autonomous landing control approach for unmanned aerial vehicles (UAV). The 3D position of an unmanned helicopter is estimated based on the homographies estimated of a known landmark. The translation and altitude estimation of the helicopter against the helipad position are the only information that is used to control the longitudinal, lateral and descend speeds of the vehicle. The control system approach consists in three Fuzzy controllers to manage the speeds of each 3D axis of the aircraft s coordinate system. The 3D position estimation was proven rst, comparing it with the GPS + IMU data with very good results. The robust of the vision algorithm against occlusions was also tested. The excellent behavior of the Fuzzy control approach using the 3D position estimation based in homographies was proved in an outdoors test using a real unmanned helicopter.

Aprendizaje en robots sociales: El caso de Urbano

Se presenta el estado actual del proyecto URBANO, que en la versión 8.02 es una arquitectura distribuida de componentes orientada al diseño de aplicaciones en robots sociales. Se utiliza SOAP como mecanismo de integración remota. Se han diseñado nuevos componentes que permiten diferentes formas de aprendizaje. Por un lado, se ha diseñado una aplicación Android que posibilita la integración del móvil o tablet al control del robot. Por otro se ha desarrollado una ontología que permite representar, no solo conceptos, sino el aprendizaje propiamente dicho y se suman a los ya disponibles para la sintetización y reconocimiento de voces, gestión de gestos de cara y brazos, generación de trayectorias y navegación segura, modelo de estado de ánimo del robot y ejecución de tareas definidas por el usuario mediante el lenguaje propio UPL (Urbano Programming Language)