Navegación de vehículos autónomos subacuáticos basados en control por visión
La presente tesis tiene como principal objetivo el estudio de factibilidad del uso de cámaras de video como elemento sensor para el soporte de sistemas de control abocados al seguimiento de trayectorias con vehículos del tipo denominado AUV (Autonomous Underwater Vehicle). Este sensor basado en v...
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| Autor principal: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
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| Publicado: |
2014
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| Acceso en línea: | http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/3146 |
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La presente tesis tiene como principal objetivo el estudio de factibilidad del uso de
cámaras de video como elemento sensor para el soporte de sistemas de control abocados
al seguimiento de trayectorias con vehículos del tipo denominado AUV (Autonomous
Underwater Vehicle). Este sensor basado en visión permite determinar el posicionamiento
relativo del vehículo con respecto a un determinado objeto en el fondo, generando una
estimación de estados que puede ser empleada en diversos tipos de controladores.
Como particularidad adicional se describe el seguimiento de líneas con patrones regularmente
distribuidos a lo largo de ésta, lo que permite estimar también la velocidad lineal
y angular del vehículo.
La hipótesis que sustenta el objetivo es que la línea presenta un contraste adecuado
respecto al fondo y que exista un grado de transparencia del agua suficientemente alto
para la detección de patrones de la misma.
Como parte de la verificación experimental de la presente Tesis se construye un vehículo
prototípico con los grados de libertad necesarios para ilustrar los resultados obtenidos.
Con este planteo, el objetivo de control primordial es reducir los errores de desplazamiento
lateral y rumbo respecto a la línea, y simultaneamente forzar la navegación a una
determinada velocidad crucero.
A partir de técnicas digitales de procesamiento de imágenes, se desarrollan algoritmos
para extracción de características del segmento de línea encuadrado en el video en cada
instante. Inicialmente, el desplazamiento respecto al centro de la imagen y el ángulo
respecto a la vertical sirven como medidas geométricas para la descripción de errores
de seguimiento de línea. A su vez, las diferencias de posiciones de determinados puntos
visibles (patrones) en dos fotogramas consecutivos define el campo de velocidades de la
línea en la imagen.
Por otro lado, mediante un modelo matemático de la cámara y el entorno, se elabora un
sistema de ecuaciones que permite relacionar las métricas en el plano 2D de la imagen con
el espacio 3D en el que se desplaza el vehículo. La transformación de coordenadas obtenida
representa una estimación de variables de estados respecto a sistemas de referencia fijos
a la línea o al vehículo en una métrica Euclideana. Los parámetros constantes del modelo
son estimados en una única calibración de la cámara. Con el fin de incrementar la robustez del sensor ante perturbaciones del video debido
a la mala calidad de la imagen o turbidez del agua, se realiza un estudio de propiedades
estadísticas del histograma de una región particular de la imagen para determinar la
presencia o ausencia de la línea en dicha región, a la vez que se obtiene una indicación
cualitativa de la calidad de imagen. La selección de la región para el análisis se efectúa
dinámicamente y es actualizada en cada imagen. De los resultados del análisis se desprende
una señal que alerta al controlador en caso de ausencia de la línea o mala calidad de
imagen.
Seguidamente se proponen y diseñan sistemas de control basados en visión pura a
través de los datos del sensor. Los diseños conllevan la distorsión del entorno visible
acorde a la métrica de la cámara. La estructura general de un sistema de control propuesto
consiste en una cascada de controladores cinemáticos y dinámicos. A los fines de disponer
de criterios de comparación para los análisis de estabilidad y performance de control,
se diseñan controladores más familiares como los del tipo PID y de dinámica inversa.
No obstante, su utilización en un sistema de control, donde el sensor principal es una
cámara, requiere de adaptaciones que aseguren acciones de control que mantengan al
vehículo en posiciones dentro del campo de visión. De esta manera, se describe el diseño
de controladores híbridos capaces de operar con el sensor de visión empleando para ello
transformaciones de estados 2D del plano de la imagen a estados 3D de métrica Euclideana
según el modelo de cámara. Adicionalmente, se presenta un controlador cinemático basado
en imagen en el cual sólo es necesaria la estimación de estados en el plano de la imagen
para generar las referencias de velocidad. Las salidas de éste pueden ser utilizadas en
diversos tipos de controladores dinámicos para efectuar el seguimiento de velocidades.
El desempeño de los sistemas de visión y control es analizado mediante numerosas
simulaciones y pruebas experimentales de laboratorio y en pileta bajo diversas condiciones
del medio. En la práctica puede observarse que la hipótesis de la existencia de cierto nivel
de contraste mínimo entre el suelo y la línea se manifiesta aproximadamente a pesar de
las altas perturbaciones de turbidez del agua y ondas cáusticas debido al oleaje y los rayos
luminosos pasantes hacia el fondo.
Las conclusiones de la tesis indican que el sensor basado en visión es apto para tareas
de seguimiento en donde la distancia del vehículo al fondo es relativamente baja (menos de 10 metros según la visibilidad), y su inclusión en un sistema de control es posible mediante
controladores de características de razonamiento lógico o difuso. Se hace hincapié
que en los diseños de controlador abordados con imágenes en tiempo real, no es necesario
un modelo de la dinámica del sistema, sólo se necesita una calibración de la cámara y el
relevamiento de curvas características de la relación entre métrica de visión y Euclideana.
En particular, se demuestra que con ciertas adaptaciones, en su combinación con controladores
del tipo PID se llega a sistemas de control de mejor prestación para alcanzar
mejor los objetivos propuestos. |