Selección óptima de parámetros para algoritmos de detección de obstáculos con visión monocular

• Autores: Jorge S. Delgado Morales, Gustavo Viera López, Raúl J. Rodríguez Gómez, Antonio Serrano Muñoz
• Localización: Revista Científica de Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones, ISSN-e 0258-5944, ISSN 1815-5928, Vol. 37, Nº. 1, 2016, págs. 9-19
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimal parameters selection for obstacle detection algorithms based on monocular vision
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• Resumen
  • español

    Una de las tareas más importantes en el campo de la robótica móvil autónoma es la detección de obstáculos. Para la ejecución de esta tarea ha sido empleada con frecuencia la visión computacional, particularmente la visión monocular. Esto se debe a la complejidad inherente a los sistemas de visión estereoscópica y el creciente desarrollo de investigaciones que utilizan una sola cámara para detectar obstáculos. Los algoritmos de procesamiento de imágenes y visión computacional para la detección de obstáculos presentan múltiples parámetros que necesitan ser ajustados para un funcionamiento eficiente según las condiciones del entorno donde opera el robot. En este trabajo se propone un método desarrollado para la selección óptima de los parámetros de este tipo de algoritmos para un ambiente determinado. Para ello se modeló el problema de la detección de obstáculos como un problema de optimización. Además se explica el funcionamiento de dos de estos algoritmos de detección de obstáculos basados en visión monocular que son usados para la validación del método. Para la solución del problema modelado, se incluyen los resultados obtenidos mediante varias metaheurísticas. Finalmente se comparan los resultados del uso de esta técnica en diferentes entornos.

  • English

    One of the most important task in the field of mobile robotics is obstacle detection. To solve this task, computer vision has been used often, especially monocular vision. This is due to the inherently complexity of stereo vision systems and the increasing development of the research that uses a single camera to detect obstacles. Computer vision and image processing algorithms for obstacles detection require multiple parameters that need to be adjusted to work efficiently according to the characteristics of the robot and the conditions of the environment in which it operates. In the present work, a method for the optimum selection of the parameters of this kind of algorithm for a certain environment is proposed. To achieve that, the obstacle detection problem was modeled as an optimization problem. Besides, an explanation of two of these algorithms based on monocular vision are given. These are used for the validation of the given method. For the solution of the given problem, obtained results with different metaheuristics are included. Finally, the obtained results from using these techniques in different environments are compared.