Navegação de robôs em ambientes internos usando slam

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de um sistema de navegação baseado em máquina de vetores de suporte para dirigibilidade de um robô móvel por caminhos em plantações

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Projeto e construção de um robô móvel AGV/ROV não-holonômico com habilidade para navegação autônoma do tipo wall-following

Esta dissertação de mestrado apresenta o projeto e a construção de um robô móvel terrestre denominado LOGBOT, com tração de movimento do tipo diferencial – com duas rodas motoras e uma roda livre para manter a estabilidade de sua estrutura em relação à superfície. O controle do robô dispõe dos modos de telemetria e autônomo. No modo de controle por telemetria (ROV), a comunicação do robô com a estação de controle é feita por radiofreqüência a uma distância de até um quilometro em ambientes externos, e até cem metros em ambientes internos. No modo de controle autônomo (AGV), o robô tem habilidade para navegar em ambientes internos e desconhecidos usando sempre a parede à sua esquerda como referência para a trajetória de seu movimento. A seqüência de movimentos para execução da trajetória é enviada para a estação de controle que realiza análises de desempenho do robô. Para executar suas tarefas no modo autônomo, a programação do robô conta com um agente inteligente reativo, que detecta características do ambiente (obstáculos, final de paredes, etc.) e decide sobre qual atitude deve ser executada pelo robô, com objetivo de contornar os obstáculos e controlar a velocidade de suas rodas. Os problemas de erro odométrico e suas correções com base no uso de informações sensoriais externas são devidamente tratados. Técnicas de controle hierárquico do robô como um todo e controle em malha fechada da velocidade das rodas do robô são usadas. Os resultados mostraram que o robô móvel LOGBOT é capaz de navegar, com estabilidade e precisão, em ambientes internos no formato de um corredor (wall following).

Desenvolvimento de uma plataforma aberta de robô móvel para propósitos gerais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Sistema para navegação de robôs móveis e interação humano-robô baseada em comandos de voz

This project is comprised by an interactive mobile robotics’ environment, focused in human-robot interaction. The system was developed to work in a smartphone, with Android operating system, embedded in a small size mobile robot. Information provided by the smartphone’s camera and microp hone, as well as by proximity sensors embedded in the robot, is used as inputs of a control architecture, implemented in software. It is a behavior-based and receptive to human commands control architecture, to assist the robot’s navigation. The robot is controlled by its own behaviors or by commands em it ted by humans

Desenvolvimento de um sistema para navegação de robôs móveis por caminhos em plantações

The use of mobile robots in the agriculture turns out to be interesting in tasks of cultivation and application of pesticides in minute quantities to reduce environmental pollution. In this paper we present the development of a system to control an autonomous mobile robot navigation through tracks in plantations. Track images are used to control robot direction by preprocessing them to extract image features, and then submitting such characteristic features to a support vector machine to find out the most appropriate route. As the overall goal of the project to which this work is connected is the robot control in real time, the system will be embedded onto a hardware platform. However, in this paper we report the software implementation of a support vector machine, which so far presented around 93% accuracy in predicting the appropriate route.

Algoritmo neurogenético com vistas para o planejamento de rotas de robôs móveis autônomos

Pós-graduação em Ciência da Computação - IBILCE

Arquitectura cognitiva basada en el gradiente sensorial y su aplicación a la robótica móvil

El objetivo de esta tesis es el desarrollo de un sistema completo de navegación, aprendizaje y planificación para un robot móvil. Dentro de los innumerables problemas que este gran objetivo plantea, hemos dedicado especial atención al problema del conocimiento autónomo del mundo. Nuestra mayor preocupación ha sido la de establecer mecanismos que permitan, a partir de información sensorial cruda, el desarrollo incremental de un modelo topológico del entorno en el que se mueve el robot. Estos mecanismos se apoyan invariablemente en un nuevo concepto propuesto en esta tesis: el gradiente sensorial. El gradiente sensorial es un dispositivo matemático que funciona como un detector de sucesos interesantes para el sistema. Una vez detectado uno de estos sucesos, el robot puede identificar su situación en un mapa topológico y actuar en consecuencia. Hemos denominado a estas situaciones especiales lugares sensorialmente relevantes, ya que (a) captan la atención del sistema y (b) pueden ser identificadas utilizando la información sensorial. Para explotar convenientemente los modelos construidos, hemos desarrollado un algoritmo capaz de elaborar planes internalizados, estableciendo una red de sugerencias en los lugares sensorialmente relevantes, de modo que el robot encuentra en estos puntos una dirección recomendada de navegación. Finalmente, hemos implementado un sistema de navegación robusto con habilidades para interpretar y adecuar los planes internalizados a las circunstancias concretas del momento. Nuestro sistema de navegación está basado en la teoría de campos de potencial artificial, a la que hemos incorporado la posibilidad de añadir cargas ficticias como ayuda a la evitación de mínimos locales. Como aportación adicional de esta tesis al campo genérico de la ciencia cognitiva, todos estos elementos se integran en una arquitectura centrada en la memoria, lo que pretende resaltar la importancia de ésta en los procesos cognitivos de los seres vivos y aporta un giro conceptual al punto de vista tradicional, centrado en los procesos. The general objective of this thesis is the development of a global navigation system endowed with planning and learning features for a mobile robot. Within this general objective we have devoted a special effort to the autonomous learning problem. Our main concern has been to establish the necessary mechanisms for the incremental development of a topological model of the robot’s environment using the sensory information. These mechanisms are based on a new concept proposed in the thesis: the sensory gradient. The sensory gradient is a mathematical device which works like a detector of “interesting” environment’s events. Once a particular event has been detected the robot can identify its situation in the topological map and to react accordingly. We have called these special situations relevant sensory places because (a) they capture the system’s attention and (b) they can be identified using the sensory information. To conveniently exploit the built-in models we have developed an algorithm able to make internalized plans, establishing a suggestion network in the sensory relevant places in such way that the robot can find at those places a recommended navigation direction. It has been also developed a robust navigation system able to navigate by means of interpreting and adapting the internalized plans to the concrete circumstances at each instant, i.e. a reactive navigation system. This reactive system is based on the artificial potential field approach with the additional feature introduced in the thesis of what we call fictitious charges as an aid to avoid local minima. As a general contribution of the thesis to the cognitive science field all the above described elements are integrated in a memory-based architecture, emphasizing the important role played by the memory in the cognitive processes of living beings and giving a conceptual turn in the usual process-based approach.

Estudio de la fiabilidad software, según defectos, en controladores de velocidad para robots autónomos móviles

Tanto los robots autónomos móviles como los robots móviles remotamente operados se utilizan con éxito actualmente en un gran número de ámbitos, algunos de los cuales son tan dispares como la limpieza en el hogar, movimiento de productos en almacenes o la exploración espacial. Sin embargo, es difícil garantizar la ausencia de defectos en los programas que controlan dichos dispositivos, al igual que ocurre en otros sectores informáticos. Existen diferentes alternativas para medir la calidad de un sistema en el desempeño de las funciones para las que fue diseñado, siendo una de ellas la fiabilidad. En el caso de la mayoría de los sistemas físicos se detecta una degradación en la fiabilidad a medida que el sistema envejece. Esto es debido generalmente a efectos de desgaste. En el caso de los sistemas software esto no suele ocurrir, ya que los defectos que existen en ellos generalmente no han sido adquiridos con el paso del tiempo, sino que han sido insertados en el proceso de desarrollo de los mismos. Si dentro del proceso de generación de un sistema software se focaliza la atención en la etapa de codificación, podría plantearse un estudio que tratara de determinar la fiabilidad de distintos algoritmos, válidos para desempeñar el mismo cometido, según los posibles defectos que pudieran introducir los programadores. Este estudio básico podría tener diferentes aplicaciones, como por ejemplo elegir el algoritmo menos sensible a los defectos, para el desarrollo de un sistema crítico o establecer procedimientos de verificación y validación, más exigentes, si existe la necesidad de utilizar un algoritmo que tenga una alta sensibilidad a los defectos. En el presente trabajo de investigación se ha estudiado la influencia que tienen determinados tipos de defectos software en la fiabilidad de tres controladores de velocidad multivariable (PID, Fuzzy y LQR) al actuar en un robot móvil específico. La hipótesis planteada es que los controladores estudiados ofrecen distinta fiabilidad al verse afectados por similares patrones de defectos, lo cual ha sido confirmado por los resultados obtenidos. Desde el punto de vista de la planificación experimental, en primer lugar se realizaron los ensayos necesarios para determinar si los controladores de una misma familia (PID, Fuzzy o LQR) ofrecían una fiabilidad similar, bajo las mismas condiciones experimentales. Una vez confirmado este extremo, se eligió de forma aleatoria un representante de clase de cada familia de controladores, para efectuar una batería de pruebas más exhaustiva, con el objeto de obtener datos que permitieran comparar de una forma más completa la fiabilidad de los controladores bajo estudio. Ante la imposibilidad de realizar un elevado número de pruebas con un robot real, así como para evitar daños en un dispositivo que generalmente tiene un coste significativo, ha sido necesario construir un simulador multicomputador del robot. Dicho simulador ha sido utilizado tanto en las actividades de obtención de controladores bien ajustados, como en la realización de los diferentes ensayos necesarios para el experimento de fiabilidad. ABSTRACT Autonomous mobile robots and remotely operated robots are used successfully in very diverse scenarios, such as home cleaning, movement of goods in warehouses or space exploration. However, it is difficult to ensure the absence of defects in programs controlling these devices, as it happens in most computer sectors. There exist different quality measures of a system when performing the functions for which it was designed, among them, reliability. For most physical systems, a degradation occurs as the system ages. This is generally due to the wear effect. In software systems, this does not usually happen, and defects often come from system development and not from use. Let us assume that we focus on the coding stage in the software development pro¬cess. We could consider a study to find out the reliability of different and equally valid algorithms, taking into account any flaws that programmers may introduce. This basic study may have several applications, such as choosing the algorithm less sensitive to pro¬gramming defects for the development of a critical system. We could also establish more demanding procedures for verification and validation if we need an algorithm with high sensitivity to programming defects. In this thesis, we studied the influence of certain types of software defects in the reliability of three multivariable speed controllers (PID, Fuzzy and LQR) designed to work in a specific mobile robot. The hypothesis is that similar defect patterns affect differently the reliability of controllers, and it has been confirmed by the results. From the viewpoint of experimental planning, we followed these steps. First, we conducted the necessary test to determine if controllers of the same family (PID, Fuzzy or LQR) offered a similar reliability under the same experimental conditions. Then, a class representative was chosen at ramdom within each controller family to perform a more comprehensive test set, with the purpose of getting data to compare more extensively the reliability of the controllers under study. The impossibility of performing a large number of tests with a real robot and the need to prevent the damage of a device with a significant cost, lead us to construct a multicomputer robot simulator. This simulator has been used to obtain well adjusted controllers and to carry out the required reliability experiments.

Model-based Self-awareness Patterns for Autonomy

Los sistemas técnicos son cada vez más complejos, incorporan funciones más avanzadas, están más integrados con otros sistemas y trabajan en entornos menos controlados. Todo esto supone unas condiciones más exigentes y con mayor incertidumbre para los sistemas de control, a los que además se demanda un comportamiento más autónomo y fiable. La adaptabilidad de manera autónoma es un reto para tecnologías de control actualmente. El proyecto de investigación ASys propone abordarlo trasladando la responsabilidad de la capacidad de adaptación del sistema de los ingenieros en tiempo de diseño al propio sistema en operación. Esta tesis pretende avanzar en la formulación y materialización técnica de los principios de ASys de cognición y auto-consciencia basadas en modelos y autogestión de los sistemas en tiempo de operación para una autonomía robusta. Para ello el trabajo se ha centrado en la capacidad de auto-conciencia, inspirada en los sistemas biológicos, y se ha explorado la posibilidad de integrarla en la arquitectura de los sistemas de control. Además de la auto-consciencia, se han explorado otros temas relevantes: modelado funcional, modelado de software, tecnología de los patrones, tecnología de componentes, tolerancia a fallos. Se ha analizado el estado de la técnica en los ámbitos pertinentes para las cuestiones de la auto-consciencia y la adaptabilidad en sistemas técnicos: arquitecturas cognitivas, control tolerante a fallos, y arquitecturas software dinámicas y computación autonómica. El marco teórico de ASys existente de sistemas autónomos cognitivos ha sido adaptado para servir de base para este análisis de autoconsciencia y adaptación y para dar sustento conceptual al posterior desarrollo de la solución. La tesis propone una solución general de diseño para la construcción de sistemas autónomos auto-conscientes. La idea central es la integración de un meta-controlador en la arquitectura de control del sistema autónomo, capaz de percibir la estado funcional del sistema de control y, si es necesario, reconfigurarlo en tiempo de operación. Esta solución de metacontrol se ha formalizado en cuatro patrones de diseño: i) el Patrón Metacontrol, que define la integración de un subsistema de metacontrol, responsable de controlar al propio sistema de control a través de la interfaz proporcionada por su plataforma de componentes, ii) el patrón Bucle de Control Epistémico, que define un bucle de control cognitivo basado en el modelos y que se puede aplicar al diseño del metacontrol, iii) el patrón de Reflexión basada en Modelo Profundo propone una solución para construir el modelo ejecutable utilizado por el meta-controlador mediante una transformación de modelo a modelo a partir del modelo de ingeniería del sistema, y, finalmente, iv) el Patrón Metacontrol Funcional, que estructura el meta-controlador en dos bucles, uno para el control de la configuración de los componentes del sistema de control, y otro sobre éste, controlando las funciones que realiza dicha configuración de componentes; de esta manera las consideraciones funcionales y estructurales se desacoplan. La Arquitectura OM y el metamodelo TOMASys son las piezas centrales del marco arquitectónico desarrollado para materializar la solución compuesta de los patrones anteriores. El metamodelo TOMASys ha sido desarrollado para la representación de la estructura y su relación con los requisitos funcionales de cualquier sistema autónomo. La Arquitectura OM es un patrón de referencia para la construcción de una metacontrolador integrando los patrones de diseño propuestos. Este meta-controlador se puede integrar en la arquitectura de cualquier sistema control basado en componentes. El elemento clave de su funcionamiento es un modelo TOMASys del sistema decontrol, que el meta-controlador usa para monitorizarlo y calcular las acciones de reconfiguración necesarias para adaptarlo a las circunstancias en cada momento. Un proceso de ingeniería, complementado con otros recursos, ha sido elaborado para guiar la aplicación del marco arquitectónico OM. Dicho Proceso de Ingeniería OM define la metodología a seguir para construir el subsistema de metacontrol para un sistema autónomo a partir del modelo funcional del mismo. La librería OMJava proporciona una implementación del meta-controlador OM que se puede integrar en el control de cualquier sistema autónomo, independientemente del dominio de la aplicación o de su tecnología de implementación. Para concluir, la solución completa ha sido validada con el desarrollo de un robot móvil autónomo que incorpora un meta-controlador con la Arquitectura OM. Las propiedades de auto-consciencia y adaptación proporcionadas por el meta-controlador han sido validadas en diferentes escenarios de operación del robot, en los que el sistema era capaz de sobreponerse a fallos en el sistema de control mediante reconfiguraciones orquestadas por el metacontrolador. ABSTRACT Technical systems are becoming more complex, they incorporate more advanced functionalities, they are more integrated with other systems and they are deployed in less controlled environments. All this supposes a more demanding and uncertain scenario for control systems, which are also required to be more autonomous and dependable. Autonomous adaptivity is a current challenge for extant control technologies. The ASys research project proposes to address it by moving the responsibility for adaptivity from the engineers at design time to the system at run-time. This thesis has intended to advance in the formulation and technical reification of ASys principles of model-based self-cognition and having systems self-handle at runtime for robust autonomy. For that it has focused on the biologically inspired capability of self-awareness, and explored the possibilities to embed it into the very architecture of control systems. Besides self-awareness, other themes related to the envisioned solution have been explored: functional modeling, software modeling, patterns technology, components technology, fault tolerance. The state of the art in fields relevant for the issues of self-awareness and adaptivity has been analysed: cognitive architectures, fault-tolerant control, and software architectural reflection and autonomic computing. The extant and evolving ASys Theoretical Framework for cognitive autonomous systems has been adapted to provide a basement for this selfhood-centred analysis and to conceptually support the subsequent development of our solution. The thesis proposes a general design solution for building self-aware autonomous systems. Its central idea is the integration of a metacontroller in the control architecture of the autonomous system, capable of perceiving the functional state of the control system and reconfiguring it if necessary at run-time. This metacontrol solution has been formalised into four design patterns: i) the Metacontrol Pattern, which defines the integration of a metacontrol subsystem, controlling the domain control system through an interface provided by its implementation component platform, ii) the Epistemic Control Loop pattern, which defines a modelbased cognitive control loop that can be applied to the design of such a metacontroller, iii) the Deep Model Reflection pattern proposes a solution to produce the online executable model used by the metacontroller by model-to-model transformation from the engineering model, and, finally, iv) the Functional Metacontrol pattern, which proposes to structure the metacontroller in two loops, one for controlling the configuration of components of the controller, and another one on top of the former, controlling the functions being realised by that configuration; this way the functional and structural concerns become decoupled. The OM Architecture and the TOMASys metamodel are the core pieces of the architectural framework developed to reify this patterned solution. The TOMASys metamodel has been developed for representing the structure and its relation to the functional requirements of any autonomous system. The OM architecture is a blueprint for building a metacontroller according to the patterns. This metacontroller can be integrated on top of any component-based control architecture. At the core of its operation lies a TOMASys model of the control system. An engineering process and accompanying assets have been constructed to complete and exploit the architectural framework. The OM Engineering Process defines the process to follow to develop the metacontrol subsystem from the functional model of the controller of the autonomous system. The OMJava library provides a domain and application-independent implementation of an OM Metacontroller than can be used in the implementation phase of OMEP. Finally, the complete solution has been validated in the development of an autonomous mobile robot that incorporates an OM metacontroller. The functional selfawareness and adaptivity properties achieved thanks to the metacontrol system have been validated in different scenarios. In these scenarios the robot was able to overcome failures in the control system thanks to reconfigurations performed by the metacontroller.

Spatial sampling methods for improved communication for wireless relay robots

Having reliable wireless communication in a network of mobile robots is an ongoing challenge, especially when the mobile robots are given tasks in hostile or harmful environments such as radiation environments in scientific facilities, tunnels with large metallic components and complicated geometries as found at CERN. In this paper, we propose a decentralised method for improving the wireless network throughput by optimizing the wireless relay robot position to receive the best wireless signal strength using implicit spatial diversity concepts and gradient-search algorithms. We experimentally demonstrate the effectiveness of the proposed solutions with a KUKA Youbot omni-directional mobile robot. The performance of the algorithms is compared under various scenarios in an underground scientific facility at CERN.

Evaluación experimental del dispositivo LRF HOKUYO URG-04LX-UG01

En robótica móvil existen diferentes dispositivos que permiten percibir la configuración del entorno. Pueden utilizarse alternativas de gran alcance como por ejemplo los ultrasonidos, pero que tienen la desventaja de consumir un tiempo elevado en la realización de las medidas. En corta distancia destacan los sensores basados en la emisión de luz infrarroja, que responden a muy alta velocidad pero tienen muy poco alcance. La obtención de fotografia, en incluso video, por medio de camaras, permite obtener mucha información del entorno, pero exige un procesado normalmente muy elaborado. Los “Laser Range Finder” son dispositivos basados en la emisión de un haz laser que responden a muy alta velocidad en el entorno de unos cuantos metros alrededor del robot móvil, lo que los hacen especialmente adecuados para un uso continuo que permita obtener de forma rapida un mapa de los obstaculos mas próximos. En el presente proyecto se va a realizar un ejercicio de medida con el laser range finder URG-04LX-UG01 para confirmar su utilidad en el ambito de la robótica móvil. ABSTRACT In mobile robotics there are different devices that allow sense the environment configuration. Powerful alternatives may be used as e.g. ultrasounds, but they have the disadvantage of consuming a large time to perform measurements. In short range highlights the infrared light based sensors, that responds at very high speed but have very low range. The photography obtaining, even video, by cameras, allow acquire many environmental information but normally require a very elaborate processing. The Laser Range Finder are devices based on laser beam broadcasting that respond a very high speed in the vicinity of a few meters around the mobile robot, which make them especially suitable for the continuous use, that allows fast obtain of the nearests obstacles map. In this project we are going to do an measurement exercise with laser range finder URG-04LX-UG01 to confirm its utility in mobile robotics scope.

A study of a soft computing based method for 3D scenario reconstruction

Several recent works deal with 3D data in mobile robotic problems, e.g., mapping. Data comes from any kind of sensor (time of flight, Kinect or 3D lasers) that provide a huge amount of unorganized 3D data. In this paper we detail an efficient approach to build complete 3D models using a soft computing method, the Growing Neural Gas (GNG). As neural models deal easily with noise, imprecision, uncertainty or partial data, GNG provides better results than other approaches. The GNG obtained is then applied to a sequence. We present a comprehensive study on GNG parameters to ensure the best result at the lowest time cost. From this GNG structure, we propose to calculate planar patches and thus obtaining a fast method to compute the movement performed by a mobile robot by means of a 3D models registration algorithm. Final results of 3D mapping are also shown.

Using GNG to improve 3D feature extraction—Application to 6DoF egomotion

Several recent works deal with 3D data in mobile robotic problems, e.g. mapping or egomotion. Data comes from any kind of sensor such as stereo vision systems, time of flight cameras or 3D lasers, providing a huge amount of unorganized 3D data. In this paper, we describe an efficient method to build complete 3D models from a Growing Neural Gas (GNG). The GNG is applied to the 3D raw data and it reduces both the subjacent error and the number of points, keeping the topology of the 3D data. The GNG output is then used in a 3D feature extraction method. We have performed a deep study in which we quantitatively show that the use of GNG improves the 3D feature extraction method. We also show that our method can be applied to any kind of 3D data. The 3D features obtained are used as input in an Iterative Closest Point (ICP)-like method to compute the 6DoF movement performed by a mobile robot. A comparison with standard ICP is performed, showing that the use of GNG improves the results. Final results of 3D mapping from the egomotion calculated are also shown.

3D Feature Extraction and Modelling for SLAM

Paper submitted to the 39th International Symposium on Robotics ISR 2008, Seoul, South Korea, October 15-17, 2008.