PERCEPCIÓN VISUAL - Aplicada a la robótica

Por CHACÓN MURGUÍA y Mario I.

En Percepción visual aplicada a la robótica se presentan los conceptos y técnicas fundamentales relacionados con la digitalización de imágenes, el procesamiento de señales en dos dimensiones, además de una introducción a la transformada Wavelet y la transformada de Hough. Se expone la cinemática de los robots manipuladores y móviles, y se presentan

• Idioma: Español
• Editorial: Alfaomega Grupo Editor
• Fecha de lanzamiento: 4 mar 2021
• ISBN: 9786076225424

CHACÓN MURGUÍA

Doctorado por New Mexico State University, EEUU, miembro Senior de la IEEE, miembro de las sociedades IEEE Inteligencia Computacional y Procesamiento de Señales, y miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Ãreas de investigación: modelos de percepción visual, visión por computadora, procesamiento de imágenes y señales usando Inteligencia Computacional.

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Datos Catalográficos

Chacón Murguía Mario Ignacio; Sandoval Rodríguez Rafael; Vega Pineda Javier

Percepción visual aplicada a la robótica.

Primera Edición.

Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V. México

ISBN: 978-607-622-192-1

eISBN: 978-607-622-542-4

Formato: 17 x 23 cm

Páginas: 364

Director Editorial

Marcelo Grillo Giannetto

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Editor

Francisco Javier Rodríguez Cruz

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Percepción visual aplicada a la robótica

Mario Ignacio Chacón Murguía; Rafael Sandoval Rodríguez; Javier Vega Pineda

Derechos reservados © Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V., México

Primera edición: Alfaomega Grupo Editor, México, julio de 2015

© 2015 Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V. México

Pitágoras 1139, Col. Del Valle, C.P. 03100, México, D.F.

Miembro de la Cámara Nacional de la Industria Editorial Mexicana

Registro No. 2317

Pág. Web: http://www.alfaomega.com.mx

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ISBN: 978-607-622-192-1

eISBN: 978-607-622-542-4

La transformación a libro electrónico del presente título fue realizada por

Sextil Online, S.A. de C.V./ Editorial Ink ® 2016.

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Tel.: [phone] / 0887 E-mail: [e-mail]

Acerca de los autores

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Mario I. Chacón Murguía Doctorado por New Mexico State University, EEUU, miembro Senior de la IEEE, miembro de las sociedades IEEE Inteligencia Computacional y Procesamiento de Señales, y miembro del Sistema Nacional de Investigadores.

Áreas de investigación: modelos de percepción visual, visión por computadora, procesamiento de imágenes y señales usando Inteligencia Computacional.

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Rafael Sandoval-Rodríguez Doctorado por University of New Mexico, EEUU, miembro de la IEEE, miembro de las sociedades IEEE Sistemas de Control, Robótica y Automatización, e Instrumentación y Medición. Áreas de investigación: modelado y control de sistemas mecatrónicos, sistemas de control con restricciones, robótica móvil y sistemas de percepción.

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Javier Vega Pineda Doctorado por University of Texas at El Paso, EEUU, miembro de la IEEE y profesor visitante en la Benemérita Universidad de Puebla, INAOE y UACH. Ha realizado estancias de investigación en instituciones como: University of New Mexico, Albuquerque, NM, EEUU; Kyoto University, Japón; UTEP, EEUU.

Áreas de investigación: procesamiento de señales e imágenes en tiempo real y sistemas digitales orientados al tratamiento de señales.

A mi esposa Pery

A mis hijos Mario, Lucia, Estefanía y Gaby, quienes han sido presencia de Dios en mi vida

Mario Chacón

Para Yolanda, Giselle, Paola, y Sofía,

ustedes son la razón de mi vida, mi faro y mi refugio

Rafael Sandoval

Para Elsa, Elsita y Cindy

Javier Vega

Mensaje del Editor

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Consciente del alto nivel competitivo que debe de adquirir el estudiante durante su formación profesional, Alfaomega aporta un fondo editorial que se destaca por sus lineamientos pedagógicos que coadyuvan a desarrollar las competencias requeridas en cada profesión específica.

De acuerdo con esta misión, con el fin de facilitar la comprensión y apropiación del contenido de esta obra, cada capítulo inicia con el planteamiento de los objetivos del mismo y con una introducción en la que se plantean los antecedentes y una descripción de la estructura lógica de los temas expuestos, asimismo a lo largo de la exposición se presentan ejemplos desarrollados con todo detalle y cada capítulo concluye con un resumen y una serie de ejercicios propuestos.

Además de la estructura pedagógica con que están diseñados nuestros libros, Alfaomega hace uso de los medios impresos tradicionales en combinación con las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) para facilitar el aprendizaje. Correspondiente a este concepto de edición, todas nuestras obras tienen su complemento en una página Web en donde el alumno y el profesor encontrarán lecturas complementarias así como programas desarrollados en relación con temas específicos de la obra.

Los libros de Alfaomega están diseñados para ser utilizados en los procesos de enseñanza aprendizaje, y pueden ser usados como textos en diversos cursos o como apoyo para reforzar el desarrollo profesional, de esta forma Alfaomega espera contribuir a la formación y al desarrollo de profesionales exitosos para beneficio de la sociedad, y espera ser su compañera profesional en este viaje de por vida por el mundo del conocimiento.

Contenido

Prefacio

Introducción

Capítulo 1.

Conceptos básicos de procesamiento de imágenes

1.1 Modelo de visión por computadora

1.2 Digitalización de imágenes

1.3 Adquisición de imagen

1.4 Relaciones básicas entre pixeles

1.5 Procesamiento de imágenes en el domino espacial

1.5.1 Tipos de procesamiento de imagen

1.5.2 Mejoramiento de imagen

1.5.3 Contraste y brillo

1.5.4 Realce de rangos de nivel de gris

1.5.5 Procesamiento de histograma

1.5.6 Operaciones aritméticas y lógicas

1.5.7 Promedio para reducción de ruido

1.5.8 Filtros espaciales

1.5.9 Filtros de suavizado

1.5.10 Filtros estadísticos

1.5.11 Filtros de nitidez

1.6 Procesamiento de señales en dos dimensiones

1.6.1 Conceptos básicos

1.6.2 Transformada discreta de Fourier

1.6.3 Correlación en dos dimensiones

1.7 Filtrado en la frecuencia y transformada Walevet

1.7.1 Método en el dominio de la frecuencia

1.7.2 Filtros espaciales en la frecuencia

1.7.3 Filtros puntuales

1.7.4 Introducción a la transformada Wavelet

1.7.5 Análisis con onduletas

1.7.6 Onduleta discreta

1.7.7 Transformada Wavelet discreta

1.7.8 Análisis con onduletas multinivel

1.7.9 Análisis con paquetes de onduletas

1.7.10 Transformada Wavelet en dos dimensiones

1.7.11 Aplicación de la transformada Wavelet

1.8 Segmentación de imágenes

1.8.1 Introducción a la segmentación de imágenes

1.8.2 Detección de bordes

1.8.3 Operador gradiente

1.8.4 Operador laplaciano

1.8.5 Encadenado de bordes

1.8.6 Detector de bordes Canny

1.8.7 Transformada de Hough

1.8.8 Segmentación por umbral

1.8.9 Segmentación por umbral sobre bordes

1.8.10 Segmentación basada en regiones

1.8.11 Crecimiento de región

1.9 Detección de movimiento

1.9.1 Introducción

1.9.2 Esquema genérico de detección de movimiento

1.9.3 Imagen de referencia

1.10 Resumen

1.11 Problemas

Capítulo 2.

Teoría de robótica

2.1 Cinemática de robots manipuladores y robots móviles

2.1.1 Cinemática directa de robots manipuladores

2.1.2 Cinemática inversa de robots manipuladores

2.1.3 Cinemática de robots móviles

2.2 Tipos de sensores

2.2.1 Sensores para brazos manipuladores y robots móviles

2.2.2 Sensor de rango láser Hokuyo

2.3 Tipos de Mapas

2.3.1 Introducción

2.3.2 Representación de mapas geométricos

2.3.3 Mapas topológicos

2.4 Técnicas de navegación

2.4.1 Introducción

2.4.2 Algoritmos bug

2.4.3 Implementación de un nuevo algoritmo bug

2.4.4 Diagrama de flujo de datos del algoritmo bug

2.4.5 Desarrollo de la interfaz gráfica

2.5 Resumen

2.6 Problemas

Capítulo 3.

Hardware para procesamiento de imágenes en robots

3.1 Introducción

3.2 Sensores para percepción visual

3.2.1 Sensor de luz CCD

3.2.2 Sensor de luz CMOS

3.2.3 Comparación de sensores CCD y CMOS

3.3 La cámara y formatos de video

3.3.1 Formatos y cámaras analógicas

3.3.2 Formatos y cámaras digitales

3.4 La adquisición y formación de la imagen

3.5 Despliegue de señales de video VGA

3.5.1 Señales de sincronía para pantallas VGA

3.5.2 Activación de pixeles en la pantalla

3.6 Dispositivos de arreglo de compuertas programables en campo (FPGA)

3.6.1 Dispositivos FPGA

3.6.2 FPGA Cyclone II de Altera

3.6.3 Arquitectura del Cyclone II

3.7 Resumen

3.8 Problemas

Capítulo 4.

Aplicaciones

4.1 Detección de fugas de gas y fuego

4.1.1 Detección de fugas de gas

4.1.2 Detección de fuego

4.2 Control de robot móvil por medio de percepción visual

4.2.1 Descripción de la base de datos

4.2.2 Algoritmo de Detección de Señas

4.3 Detección y ubicación de objetos usando sensores infrarrojos, ultrasónicos, de rango láser y cámaras

4.3.1 Detección de objetos usando sensores ultrasónicos

4.3.2 Detección de objetos usando cámara de video

4.4 Construcción de mapas simples y navegación

4.4.1 Detección de objetos usando un sensor de rango láser

4.5 Sistema de visión en base a FPGAs

4.5.1 Convertidor de imágenes bayer a rgb basado en fpga

4.5.2 Controlador digital para monitor vga en fpga

4.5.3 Procesamiento de imágenes con FPGA

4.6 Resumen

Apéndice

Referencias Bibliográficas

Capítulo 1

Capítulo 2

Capítulo 3

Capítulo 4

Índice analítico

Prefacio

La robótica representa un área de gran interés para el ser humano dada sus múltiples aplicaciones en nuestra vida diaria. La presencia de robots en nuestra vida cubren un gran abanico de aplicaciones que van desde aspectos de salud, industria, hasta simplemente entretenimiento. Conforme se va dando la integración de robots en nuestra vida, es cada vez más importante que la interacción humano - robot sea lo más natural para las personas. Por esto, los sistemas robóticos deben de ir incorporando sistemas de percepción cada vez más robustos de manera que faciliten dicha interacción.

Uno de los sistemas de percepción de gran importancia para los humanos es el sistema visual, el cual es sabido genera grandes cantidades de información que una vez procesada, facilita la interacción de la persona con su entorno. El uso del sistema de visión para nosotros los humanos es relativamente sencillo y en muchas ocasiones no tenemos conciencia de la complejidad de dicho sistema y del proceso que implica la percepción visual. Lo anterior se hace evidente cuando se trata de proporcionar la capacidad de percepción visual a un robot.

La tarea de proporcionar visión a un robot no es nueva, pero tampoco es un tema resuelto dado el grado de complejidad que en sentido amplio implica dicha tarea. Por esto, el tema de percepción visual en sistemas robóticos es y seguirá siendo un área de investigación vigente, la cual requiere del esfuerzo de toda una comunidad de investigadores para su desarrollo.

Es nuestro interés por medio de este libro contribuir a la divulgación del conocimiento entorno al área de percepción visual aplicada a la robótica, su desarrollo y formación de estudiantes de nivel de ingeniería y posgrado. Por esto presentamos este material que cubre cuatro aspectos base en el área de percepción visual: teoría de procesamiento de imágenes, teoría de robótica, teoría de hardware para implementar visión y finalmente aplicaciones de estas teorías.

Mario Chacón

Rafael Sandoval

Javier Vega

Chihuahua Chih.

Introducción

El desarrollo de la ciencia y la tecnología es un fuerte pilar del desarrollo de la humanidad. Nuestro estado actual es el fruto del esfuerzo de muchas personas que a través de la historia de la humanidad han imaginado, se han atrevido a soñar en nuevos conceptos, ideas y tecnologías que en ocasiones eran difíciles de aceptar en sus tiempos. Es la capacidad del ser humano para atreverse a soñar la que en definitiva pone en marcha los avances de la humanidad. Una de esas ideas es la construcción de máquinas, en este caso particular robots, que sean capaces de simular actividades propias de una persona, como ver, oír, desplazarse en un entorno, percibir su entorno, comunicarse, etc. Son muchos los esfuerzos que han permitido llegar al estado actual de diseño de robots que son capaces de realizar algunas de estas tareas con distintos grados de desempeño.

Dado el gran interés actual y futuro por seguir desarrollando robots con las características mencionadas anteriormente, es que se desarrolló este material con la finalidad de motivar y apoyar a profesores, estudiantes y personas interesadas en el área de percepción visual con aplicaciones en robótica. En este libro tratamos de proporcionar al lector teoría y conceptos básicos sobre la fusión de tres áreas de actualidad y de grandes retos: el área de percepción visual, el área de robótica, así como el área de la electrónica necesaria para desarrollar el área de percepción visual con aplicaciones en robótica.

Percepción visual y aplicaciones en robótica

Podemos definir percepción visual humana como la habilidad para procesar, interpretar y analizar información recibida del espectro de la luz visible mediante nuestros ojos. Sin embargo, con las nuevas tecnologías, esta definición se podría ampliar a otras longitudes de onda distintas de la luz visible, y esta nueva definición se aplicaría también a la percepción visual robótica. El proceso de percepción es tan complejo que no es posible explicarlo solamente desde el punto de vista de un área del conocimiento, sino que intervienen áreas como psicología, ciencias cognitivas, neurociencia y bilogía molecular.

La percepción visual es una actividad sumamente utilizada por el hombre para poder interactuar con su entorno. Por tal motivo ha sido, es y será un área de investigación de gran interés desde el punto de vista humano y por supuesto para el área de la robótica.

La evolución de la robótica ha sido tal que la cantidad y complejidad de sus aplicaciones son numerosas y de un grado de complejidad que en sus inicios hubiera sido difícil de imaginar. Por ejemplo, actualmente tenemos aplicaciones de robótica en medicina en cirugía asistida, así como en exploración autónoma de superficies planetarias mediante robots móviles. Un factor común en la mayoría de estas aplicaciones es el aspecto de visión. Muchas de estas aplicaciones serían imposibles de implementarse si no se contara con la parte de visión asociada al sistema ya que la visión le permite al robot tener conocimiento de su ambiente. A media que se genera más conocimiento y se tienen nuevas tecnologías se busca desarrollar robots que puedan realizar actividades más complejas y completas. Por ejemplo uno de los últimos robots mandado a inspeccionar la superficie de Marte, el robot Phoenix, se puede considerar como uno de los laboratorios más completos desarrollados por el hombre ya que su conceptualización está basada en la realización de la percepción del ambiente de dicho planeta, es decir, ver, oler, palpar, analizar. En palabras del director de ese proyecto, nosotros no podemos estar en Marte ahora para percibir su ambiente, pero nuestro robot lo puede hacer por nosotros.

Una de las tendencias actuales en el área de robótica es poder llegar a desarrollar sistemas autónomos de robots cada vez más robustos que no sólo operen en un ambiente restringido y conocido sino que sean capaces de operar en ambientes abiertos y desconocidos como una persona lo puede hacer. Un grupo de la comunidad del área de robótica recientemente se reunió durante el Robotics Science and Systems Workshop: Manipulation for Human Environments para analizar el estado del arte y las tendencias futuras de investigación en el área de robótica. Como parte de su análisis indica que los investigadores están siguiendo cinco líneas para resolver las limitaciones actuales de robots autónomos: percepción, aprendizaje, trabajo con personas, diseño de plataforma y control. Sin duda alguna un aspecto fundamental a resolver es la percepción. Este reto enfrenta la situación de tratar de hacer robots con capacidades muy parecidas a la de los humanos, y es conocido que un aspecto muy importante en la percepción del ambiente por un humano es la información que proporciona el sistema de visión. Algunos de los trabajos que se realizan actualmente y que siguen las tendencias mencionadas anteriormente son los siguientes:

Comportamiento basado en percepción visual para robots autónomos

Teoría de percepción visual en navegación perceptual

Identificación de modelo de percepción visual espacial

Sistema de percepción visual para un robot social

Percepción visual basada en características sobresalientes

Validación de un modelo de percepción visual

Robótica autónoma por percepción

Fusión de percepciones para robótica perceptual

Sistemas difusos de navegación de robot basado en la mímica de la percepción visual humana en travesías de terreno natural

Pensando y viendo en sistemas intencionales y mecánicos

Como se puede ver el esfuerzo que se realiza es globalizado, trabajos en países de la Unión Europea, Asia y Norteamérica, por lo cual se puede deducir la gran importancia e interés por desarrollar esta área. De acuerdo a las aplicaciones mencionadas anteriormente el aspecto de la percepción es fundamental para los sistemas robóticos, desde acciones primitivas en sus primeras aplicaciones, hasta acciones cada vez más semejantes al ser humano en las más recientes. El avance en el área de robótica está y estará cada vez más ligado a la capacidad de percepción del sistema robótico, por lo cual la investigación en el área de percepción se hace cada vez más apremiante para el avance de sistemas robóticos con capacidades parecidas a las del hombre. Parte importante en el aspecto de la percepción corresponde a la percepción visual, el viejo adagio una imagen dice más que mil palabras sigue siendo tan actual o más que cuando se originó. Consideramos, como lo creen otros investigadores, que la percepción visual es y seguirá siendo un generador de información muy importante en los sistemas robóticos.

Navegación autónoma

Así como las personas usamos el conocimiento o memoria sobre la ubicación de objetos y lugares de interés en un área determinada para poder movernos libremente, de manera similar en diversas aplicaciones de robótica móvil es imprescindible el uso de alguna herramienta para la localización y navegación del robot móvil en un área prescrita. Estas herramientas se han desarrollado e implementado de varias maneras según la aplicación desarrollada por el robot. Por ejemplo, en aplicaciones industriales donde los recorridos del robot son siempre los mismos, se han utilizado líneas sobre el piso de la planta industrial. Para crear estas líneas se han usado cintas metálicas ferromagnéticas donde el robot a través de un sensor de tipo magnético detecta la cinta y la sigue a través de la planta. También, en lugar de cintas metálicas se han usado pequeños imanes que en forma puntual o discontinua marcan el recorrido del robot. En otras aplicaciones también se crean estos recorridos usando líneas de pintura sobre el piso, con la colocación de etiquetas de identificación por radio frecuencia (RFID Tags), con guías o marcas sobre el techo del área de trabajo, o con triangulación usando múltiples puntos de acceso a redes inalámbricas. Usando este tipo de localización del robot, la navegación se vuelve rápida y fácil de implementar. Sin embargo, en estas aplicaciones se espera que no haya cambios frecuentes en los recorridos del robot, dado que habría que tender o colocar los nuevos recorridos sobre el piso de la planta, lo cual puede ser costoso y tardado.

Por otra parte, en aplicaciones donde los recorridos del robot son cambiantes, o el ambiente no permite el colocar las guías sobre el piso o el techo del área de trabajo, es necesario idear otras formas de localización del robot móvil. En los últimos años ha habido una gran actividad y generación de propuestas para la localización y navegación de robot móviles. Una propuesta que se planteó se llama mapeo y localización simultanea, SLAM por sus siglas en inglés. Esta propuesta consiste en que el robot construye un mapa usando sensores de rango, pero además usa este mismo mapa para localizarse dentro de él. El problema es que los mapas construidos son locales y el controlador del robot debe concatenar los mapas mientras avanza a través del área de trabajo.

En la literatura se han propuesto diferentes tipos de mapas, entre los más populares están los de ocupación, los geométricos y los topológicos. Los mapas de ocupación consisten de la representación del área de trabajo usando una cuadrícula. La resolución o tamaño de los cuadros o mosaicos depende de la precisión que se requiera en el mapa, a mayor resolución en los mapas mayor será su representación en memoria. En cada cuadro se usa un número para indicar si el espacio está ocupado o no, o también si hay un nivel de incertidumbre en la ocupación del espacio. Los mapas geométricos se asemejan a planos arquitectónicos, donde las paredes son indicadas por medio de segmentos de línea. Así el controlador del robot puede interpretar el mapa para saber dónde hay pasillos y qué espacio o ancho tiene dicho pasillo. También se puede encontrar donde hay puertas de entrada a oficinas, cruces de pasillos, escaleras, u otros objetos o lugares de interés en la navegación del robot. Por su parte, los mapas topológicos se asemejan más a la forma que los humanos usamos para navegar en un ambiente. En estos mapas se usan grafos, donde los nodos representan un punto o lugar de interés y los bordes o vértices indican la conexión de los nodos a través de corredores o pasillos. En este caso, se debe construir o describir claramente cada nodo para poder reconocerlo inequívocamente, además de indicar las direcciones de adyacencia o conexión con otros nodos. En la literatura a esta descripción se le llama huella digital del nodo. Así, una vez que se ha dado al robot un nodo inicial y un nodo final, este debe encontrar que nodos debe visitar para llegar a su destino.

Robots móviles, teleoperados y autónomos

Existen diferentes tipos de locomoción en robots móviles, entre las más comunes son robots con patas, robots con ruedas, y robots con orugas. El tipo de locomoción lo determina, típicamente, el ambiente donde se desarrolla u opera el robot. Las patas le dan al robot móvil la habilidad de moverse en ambientes con un piso irregular, donde las ruedas tendrían problemas de giro libre. La desventaja de locomoción con patas es que a mayor número de patas y mayor número de grados de libertad en las patas, mayor será el número de actuadores para lograr los movimientos, y también el sistema de control se complica y aumenta de tamaño. Por otra parte, si el terreno es plano y duro, las ruedas son una alternativa muy eficiente. El control es simple y económico, y la velocidad del robot puede ser alta si el ambiente lo permite. Este tipo de ambiente se encuentra en plantas de fabricación, hospitales, escuelas, ambientes de oficina, entre los más comunes. Un problema fuerte para los robots con ruedas son las escaleras y banquetas. Los robots con orugas tienen su aplicación principal en ambientes de exteriores donde el piso es irregular pero sin objetos muy grandes, por ejemplo en terrenos lodosos o arenosos, donde las orugas tienen mejor tracción que las ruedas.

Por otra parte, los robots móviles pueden ejecutar sus tareas de manera autónoma o de manera supervisada (teleoperada). Por lo general, cuando las tareas son simples y no constituyen un riesgo de accidente, entonces el robot puede programarse para operar de manera autónoma. En los casos en los cuales el robot maneja materiales delicados, costosos o bien peligrosos, es deseable que el robot opere de manera supervisada total o parcialmente.

El material que se presenta a continuación está organizado de la siguiente manera.

Capítulo 1. En este capítulo se presentan los conceptos básicos sobre procesamiento digital de imágenes en los que se basan trabajos sobre percepción visual con aplicaciones en robótica, así como las aplicaciones que se describen en este libro. Los temas tratados son conceptos básicos de procesamiento de imágenes, procesamiento de imágenes en el dominio espacial, procesamiento de señales en dos dimensiones, filtrado en la frecuencia y transformada Wavelet, segmentación de imágenes y detección de movimiento.

Capítulo 2. Este capítulo trata los aspectos fundamentales de robótica con los temas de cinemática de robots manipuladores y robots móviles, tipos de sensores, tipos de mapas y técnicas de navegación.

Capítulo 3. En este capítulo se cubre el área de la electrónica utilizada para aspectos de visión artificial mediante los temas: sensores para percepción, video VGA, FPGAs y control del hardware mediante FPGAs.

Capítulo 4. Finalmente en este capítulo se describen una serie de aplicaciones desarrolladas con las teorías presentadas en los capítulos anteriores para dar una idea al lector sobre casos específicos de posibles soluciones a problemas reales. Las aplicaciones son: detección de fugas de gas y fuego, control de robot móvil por medio de percepción visual, detección y ubicación de objetos usando