Robótica y visión artificial

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Robótica y visión
artificial
Miguel Cazorla
http://www.dccia.ua.es/~miguel
Grupo de Visión Robótica
Universidad de Alicante
Introducción
●
Percepción biológica vs. computacional
●
¿Qué es una imagen?
●
Procesamiento de una imagen
●
Visión estéreo
●
Casos prácticos
La vista nos engaña
Cómo vemos
●
Sistema biológico “simplificado”
–
Captura de imágenes
–
Procesamiento
Visión biológica vs. computacional
●
●
Captura de imagen: cámara
–
Cámaras más veloces: humana 30fps (no
se procesan frames), computacional
6mill.fps
–
Mayor resolución: humana 576Mpíxeles,
computacional 50Mpíxeles
Procesamiento: métodos para procesar
imágenes
–
Computador más rápido, cerebro más
paralelo
Computacional vs. biologica
●
●
●
La óptica de una cámara puede ser
fácilmente modificada (zoom, campo de
visión, etc.)
Cámaras con un mayor espectro
(infrarrojos, ultravioleta)
Capturan más rápido que el ojo humano
Partes de una cámara
●
Óptica
●
Sensor
●
Perdemos la
profundidad en
el proceso
¿Qué es una imagen?
Visión en robótica
●
●
●
Una cámara proporciona una gran
cantidad de información sensorial
Debemos procesar la imagen que captura
la cámara para proporcionar información
“útil” al robot
Problema principal: velocidad de
procesamiento
Tareas de la visión
●
●
●
Reconocimiento de objetos para evitar
obstáculos estáticos y móviles
Construcción de modelos de objetos y
lugares para reconocerlos y localizarlos
Caracterizar su propia posición y
movimiento y la de los objetos que le
rodean
Procesamiento de imágenes
●
●
●
Una imagen es una matriz donde cada
punto (píxel) contiene un valor
Existen métodos que permiten procesar la
imagen para obtener información del
entorno alrededor del robot
Estos métodos usan la información de los
píxeles y aplican fórmulas y algoritmos
matemáticos
Ejemplo: binarizado
●
●
●
Imaginad que nos dicen que tenemos que
buscar un determinado color
Dicho color se corresponde con un
determinado valor de píxel
Simplemente, cambiamos el valor del
píxel a 1, si su valor inicial se
corresponde con el color buscado, a 0 en
otro caso
Ejemplo: binarizado
Ejemplo de binarizado para
tarea robótica
Seguimiento con colores
Visión en futbol robótico
●
●
Entorno muy estructurado y no cambiante
Simplifica el problema al tener colores
para identificar los objetos
Ejemplos de visión en
robótica: TeamChaos
Extracción de características
●
●
Técnicas que permiten “extraer” ciertos
elementos (características) de la imagen
para luego ser usados en otras tareas
Estos elementos sirven de base para
otros métodos que realizan tareas más
complejas (reconocimiento, localización,
etc.)
Extracción de características
Aplicación: orientación del
robot
Conducción sin conductor
●
En 1995, Ernst Dickmanns construyó el
primer vehículo completamente autónomo
y guiado por visión (alcanzó más de
120Km/h)
Diagrama: procesamiento y
tareas
Visión estéreo
●
●
●
Al tomar una imagen perdemos la
profundidad
Con dos cámaras podemos recuperar la
profundidad (símil biológico)
Existen otros métodos (mono con
cabeceo), pero el estéreo actualmente es
muy eficiente
Obtención de la profundidad
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A partir de la diferencia en la posición de
un objeto en una y otra imagen, se puede
obtener la profundidad
Correspondencia
Izq.
d1
Disparidad
d2 Der.
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Ejemplo: nube de puntos
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Cómo usar esta información
●
Evitación de obstáculos
●
Reconocimiento de objetos
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Localización
●
Mapeado
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Seguir objeto más cercano
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Aplicación: construir mapa 3D
●
●
●
El robot captura una nube de puntos 3D
conforme se mueve
Podemos calcular la transformación 3D
entre cada par de tomas (egomovimiento)
A partir de las transformaciones podemos
reconstruir el entorno por el que se ha
movido el robot
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Ejemplo de mapa
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Ejemplo de mapa
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Vídeo 3D
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Mapa desde arriba
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Reflexión
●
●
●
Una cámara proporciona una gran
cantidad de información (comparado con
otros sensores)
Esta gran cantidad de información a
veces no es tan útil (mucho tiempo para
cálculos)
Debemos guiarnos por la tarea:
reconocer colores, obtener profundidad,
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etc.
Finalizando
●
Comparación visión biológica vs.
Computacional
●
¿Qué es una imagen?
●
Procesamiento de una imagen
●
Visión estéreo
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Casos prácticos
¿Preguntas?
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