Model-based objects recognition in industrial environments for autonomous vehicles control

Behavior-based navigation of autonomous vehicles requires the recognition of the navigable areas and the potential obstacles. In this paper we describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist the navigation of autonomous vehicles that operate in industrial environments. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using a rule-based cooperative expert system

Model-based objects recognition in man-made environments

We describe a model-based objects recognition system which is part of an image interpretation system intended to assist autonomous vehicles navigation. The system is intended to operate in man-made environments. Behavior-based navigation of autonomous vehicles involves the recognition of navigable areas and the potential obstacles. The recognition system integrates color, shape and texture information together with the location of the vanishing point. The recognition process starts from some prior scene knowledge, that is, a generic model of the expected scene and the potential objects. The recognition system constitutes an approach where different low-level vision techniques extract a multitude of image descriptors which are then analyzed using a rule-based reasoning system to interpret the image content. This system has been implemented using CEES, the C++ embedded expert system shell developed in the Systems Engineering and Automatic Control Laboratory (University of Girona) as a specific rule-based problem solving tool. It has been especially conceived for supporting cooperative expert systems, and uses the object oriented programming paradigm

Plane-to-plane positioning from image-based visual servoing and structured light

In this paper we face the problem of positioning a camera attached to the end-effector of a robotic manipulator so that it gets parallel to a planar object. Such problem has been treated for a long time in visual servoing. Our approach is based on linking to the camera several laser pointers so that its configuration is aimed to produce a suitable set of visual features. The aim of using structured light is not only for easing the image processing and to allow low-textured objects to be treated, but also for producing a control scheme with nice properties like decoupling, stability, well conditioning and good camera trajectory

A Camera-Projector System for Robot Positioning by Visual Servoing

Positioning a robot with respect to objects by using data provided by a camera is a well known technique called visual servoing. In order to perform a task, the object must exhibit visual features which can be extracted from different points of view. Then, visual servoing is object-dependent as it depends on the object appearance. Therefore, performing the positioning task is not possible in presence of nontextured objets or objets for which extracting visual features is too complex or too costly. This paper proposes a solution to tackle this limitation inherent to the current visual servoing techniques. Our proposal is based on the coded structured light approach as a reliable and fast way to solve the correspondence problem. In this case, a coded light pattern is projected providing robust visual features independently of the object appearance

Using appearance and context for outdoor scene object classification

We propose a probabilistic object classifier for outdoor scene analysis as a first step in solving the problem of scene context generation. The method begins with a top-down control, which uses the previously learned models (appearance and absolute location) to obtain an initial pixel-level classification. This information provides us the core of objects, which is used to acquire a more accurate object model. Therefore, their growing by specific active regions allows us to obtain an accurate recognition of known regions. Next, a stage of general segmentation provides the segmentation of unknown regions by a bottom-strategy. Finally, the last stage tries to perform a region fusion of known and unknown segmented objects. The result is both a segmentation of the image and a recognition of each segment as a given object class or as an unknown segmented object. Furthermore, experimental results are shown and evaluated to prove the validity of our proposal

Use of decision trees in colour feature selection: application to object recognition in outdoor scenes

A new method for the automated selection of colour features is described. The algorithm consists of two stages of processing. In the first, a complete set of colour features is calculated for every object of interest in an image. In the second stage, each object is mapped into several n-dimensional feature spaces in order to select the feature set with the smallest variables able to discriminate the remaining objects. The evaluation of the discrimination power for each concrete subset of features is performed by means of decision trees composed of linear discrimination functions. This method can provide valuable help in outdoor scene analysis where no colour space has been demonstrated as being the most suitable. Experiment results recognizing objects in outdoor scenes are reported

An approach to visual servoing based on coded light

Positioning a robot with respect to objects by using data provided by a camera is a well known technique called visual servoing. In order to perform a task, the object must exhibit visual features which can be extracted from different points of view. Then, visual servoing is object-dependent as it depends on the object appearance. Therefore, performing the positioning task is not possible in presence of non-textured objects or objects for which extracting visual features is too complex or too costly. This paper proposes a solution to tackle this limitation inherent to the current visual servoing techniques. Our proposal is based on the coded structured light approach as a reliable and fast way to solve the correspondence problem. In this case, a coded light pattern is projected providing robust visual features independently of the object appearance

Robust decoupled visual servoing based on structured light

This paper focuses on the problem of realizing a plane-to-plane virtual link between a camera attached to the end-effector of a robot and a planar object. In order to do the system independent to the object surface appearance, a structured light emitter is linked to the camera so that 4 laser pointers are projected onto the object. In a previous paper we showed that such a system has good performance and nice characteristics like partial decoupling near the desired state and robustness against misalignment of the emitter and the camera (J. Pages et al., 2004). However, no analytical results concerning the global asymptotic stability of the system were obtained due to the high complexity of the visual features utilized. In this work we present a better set of visual features which improves the properties of the features in (J. Pages et al., 2004) and for which it is possible to prove the global asymptotic stability

Processament de la informació en nens de pre-escolar de les comarques gironines. Implicacions pedagògiques

La nostra investigació s'inscriu en la concepció dinàmica de la intel·ligència, i concretament en el processos que configuren el processament cerebral en el Model d'integració de la informació descrit per Das, Kirby i Jarman (1979). Els dos processos cerebrals que constitueixen la base de la conducta intel·ligent són el processament simultani i el processament seqüencial; són les dues estratègies principals del processament de la informació. Tota classe d'estímul és susceptible d'ésser processat o bé seqüencialment (seriació, verbal, anàlisi), o be simultàniament (global, visual, síntesi). Basant-nos en el recull bibliogràfic i amb la convicció de que apropant-nos al coneixement de les peculiaritats del processament de la informació, ens endinsem en la comprensió del procés que mena a la conducta intel·ligent, i per tant, a l'aprenentatge, formulem la següent hipòtesi de treball: en els nens de preescolar (d'entre els 3 i els sis anys) es donaran aquest dos tipus de processament i variaran en funció de l'edat, el sexe, l'atenció, les dificultats d'aprenentatge, els problemes de llenguatge, el bilingüisme, el nivell sociocultural, la dominància manual, el nivell mental i de la presència de patologia. Les diferències que s'esdevinguin ens permetran de formular criteris i pautes per a la intervenció educativa. Els nostres objectius es refonen en mesurar el processament en nens de preescolar de les comarques gironines, verificar la relació de cada tipus de processament amb les variables esmentades, comprovar si s'estableix un paral·lelisme entre el processament i les aportacions de concepció localitzacionista de les funcions cerebrals en base als nostres resultats, i pautes per a la intervenció pedagògica. Quant al mètode, hem seleccionat una mostra representativa dels nens i nenes matriculats a les escoles publiques de les comarques gironines durant el curs 92/93, mitjançant un mostreig aleatori estratificat i per conglomerats. El tamany real de la mostra és de dos-cents seixanta un subjectes. Els instruments emprats han estat els següents: el Test K-ABC de Kaufman & Kaufman (1983) per a la avaluació del processament; un formulari dirigit als pares per a la recollida de la informació pertinent; entrevistes amb les mestres, i el Test de la Figura Humana de Goodenough. Pel que fa referència als resultats de la nostra recerca i en funció dels objectius proposats, constatem els fets següents. En els nens de preescolar, amb edats d'entre els tres i els sis anys, es constata l'existència dels dos tipus de processament cerebral, sense que es doni un predomini d'un sobre de l'altre; ambdós processaments actuen interrelacionadament. Ambdós tipus de processament milloren a mesura que augmenta l'edat, però es constaten diferències derivades del nivell mental: amb un nivell mental normal s'hi associa una millora d'ambdós processaments, mentre que amb un nivell mental deficient només millora fonamentalment el processament seqüencial. Tanmateix, el processament simultani està més relacionat amb les funcions cognitives complexes i és més nivell mental dependent que el processament seqüencial. Tant les dificultats d'aprenentatge com els problemes de llenguatge predominen en els nens i nenes amb un desequilibri significatiu entre ambdós tipus de processament; les dificultats d'aprenentatge estan més relacionades amb una deficiència del processament simultani, mentre que els problemes de llenguatge es relacionen més amb una deficiència en el processament seqüencial. Els nivells socioculturals baixos es relacionen amb resultats inferiors en ambdós tipus de processament. Per altra part, entre els nens bilingües és més freqüent el processament seqüencial significatiu. El test de la Figura Humana es comporta com un marcador de processament simultani i el nivell atencional com un marcador de la gravetat del problema que afecta al processament i en el següent ordre: nivell mental deficient, dificultats, d'aprenentatge i problemes de llenguatge . Les deficiències atencionals van lligades a deficiències en el processament simultani i a la presencia de patologia. Quant a la dominància manual no es constaten diferències en el processament. Finalment, respecte del sexe només podem aportar que quan un dels dos tipus de processament és deficitari,i es dóna per tant, un desequilibri en el processament, predomina significativament el nombre de nens afectats per sobre del de nenes.

Assisted visual servoing by means of structured light

Aquesta tesi tracta sobre la combinació del control visual i la llum estructurada. El control visual clàssic assumeix que elements visuals poden ser fàcilment extrets de les imatges. Això fa que objectes d'aspecte uniforme o poc texturats no es puguin tenir en compte. En aquesta tesi proposem l'ús de la llum estructurada per dotar d'elements visuals als objectes independentment de la seva aparença. En primer lloc, es presenta un ampli estudi de la llum estructurada, el qual ens permet proposar un nou patró codificat que millora els existents. La resta de la tesi es concentra en el posicionament d'un robot dotat d'una càmara respecte diferents objectes, utilitzant la informació proveïda per la projecció de diferents patrons de llum. Dos configuracions han estat estudiades: quan el projector de llum es troba separat del robot, i quan el projector està embarcat en el robot juntament amb la càmara. Les tècniques proposades en la tesi estan avalades per un ampli estudi analític i validades per resultats experimentals.