Resumen de Desarrollo e implementación de algoritmos para reconocimiento de reflectores con sistemas ultrasónicos avanzados
- español
En esta tesis se presenta un sistema de clasificación y localización de reflectores ultrasónicos básicos (Planos, esquinas, Salientes). Estos reflectores constituyen tres tipos de marcas naturales que se suelen encontrar en entorno interior, útil para aplicaciones de guiado de robots móviles. Para realizar esta tarea de clasificación se ha propuesto una estructura sensorial ultrasónica que permita obtener información del entorno en el menor tiempo posible (En un solo proceso de vuelo de Ultrasonidos). Además, esta estructura tiene la capacidad de explorar dicho entorno en tres dimensiones, ubicando los transductores en distintos ejes (Horizontal y Vertical). La estructura sensorial propuesta sólo cuenta con cuatro transductores, y todos ellos pueden emitir simultáneamente. Para lograr esta simultaneidad se ha codificado cada emisor con Macro-Secuencias construidas a partir de conjuntos complementarios de secuencias binarias. Esto permite, además de operar de forma simultánea, trabajar en condiciones de señal a ruido adversas, dada la ganancia de proceso que se consigue. Se obtiene así un gran número de medidas (Hasta 16 Tiempos de Vuelo -TDV- Simultáneos), y se facilita la discriminación de mediadas espurias analizando la consistencia de las mismas. Se han caracterizado las macro-secuencias utilizadas, obteniéndose buenas propiedades de auto-correlación y de correlación cruzada. Esto redunda en bajas interferencias en la detección multimodo. Para realizar la clasificación y localización de los reflectores básicos (Salientes, planos y esquinas) Se ha propuesto una técnica basada en PCA (Análisis de componentes principales), la cual utiliza la información de los TDV extraídos en cada proceso de medida. Se puede determinar el tipo de reflector ubicado frente al sensor, así como estimar su ubicación 3D (Dirección y Distancia). Para verificar la eficiencia de los algoritmos de clasificación, se han obtenido los patrones de entrenamiento a través de un simulador de TDV y se han realizado numerosas pruebas simuladas con los distintos tipos de reflectores y en diferentes posiciones. Además se han realizado algunas pruebas experimentales que han permitido validar tanto el procesamiento de bajo nivel (Obtención de los TDV) como el de alto nivel (Clasificación y localización). Los resultados obtenidos por este clasificador en las pruebas reales llevadas a efecto presenta un porcentaje de aciertos cercano al 100%.
- English
In this thesis a classification and localization system applied to ultrasonic reflectors (plane, corner and edge) is presented. These reflectors are three types of natural landmarks, often found in indoor environments, and useful for applications of mobile robots guidance. In order to carry out this classification, an ultrasonic sensorial structure is proposed, which allows to obtain information from the environment in the possible shortest time (in only one process of ultrasonic flight). Furthermore, this structure can explore the environment in three dimensions, by placing transducers in different axes (horizontal and vertical axis). The proposed sensorial structure consists of four transducers, where all of them can simultaneously transmit. To achieve this simultaneity, every transducer was encoded by a macro-sequence obtained from a complementary set of sequences. This allows, not only simultaneous emissions, but also adverse signal-to-noise ratios thanks to the gain process achieved. A large number of measurements (up to 16 simultaneous Times-ofFlight, TOF) is obtained, and it improves the discrimination of spurious measurements, by analyzing their consistency. The used macro-sequences are characterized by their suitable properties of auto- and cross-correlation. This provides a low interference in multimode detection. Regarding the classification and location of ultrasonic reflectors (plane, corner and edge), a technique based on PCA (Principal Component Analysis) has been proposed, which uses information from TOF determined in every emission process. The type of reflector in front of the sensor can be determined, as well as estimated its location in a 3D environment (direction and distance). To verify the efficiency of the algorithm classification, training patterns for every reflector have been obtained with a TOF simulator. Simulated tests have been carried out with different reflector types in diverse positions. Besides, some experimental tests have been performed to verify low level process (TOF determination) and high level process (classification and location). Experimental results obtained from the classification and localization system show a success percentage near 100%.
