Control Visual de Trayectorias para un Vehículo Autónomo Utilizando una Cámara Móvil-Edición Única

Abstract

Esta tesis describe una arquitectura de control para el seguimiento visual de trayectorias con un vehículo autónomo (VA). Durante los desplazamientos del VA, la arquitectura utiliza una c ́amara m ́ovil con el propósito de ampliar su espacio de trabajo. Con esta c ́amara, el sistema de visión calcula y retroalimenta la posición del VA durante el seguimiento de una trayectoria. La arquitectura desarrollada cuenta con dos componentes principales: un VA y un sistema de visión cuyas imágenes se obtienen de una cámara móvil rotacional en panytilt. El sistema de visión se integra, a la arquitectura del VA ya existente, como un sensor adicional. Este sensor obtiene la posición y orientación del VA; posteriormente se retroalimenta esa información para que el VA corrija su posición y su orientaciones sistema de visión está compuesto principalmente por tres algoritmos: el seguimiento visual del VA, el control de la cámara móvil y la transformación de coordenadas entre la imagen y el área de trabajo del VA. Para la transformación de coordenadas se desarrolló un método para obtener una matriz de homografía generala partir de una matriz de homografía inicial y la posición de la cámara móvil. El sistema de visión y la estimación de posición del VA se unen en un módulo de la arquitectura en el cual se fusiona información obtenida de ambos sensores, con base en la incertidumbre de cada sensor. El algoritmo de fusión de datos utilizado es el Filtro de Kalman Extendido (FKE), herramienta ampliamente utilizada para la fusión de datos generada por varios sensores. El sistema visual mejora la estimación de posición de un vehículo ya que en su estimación de la posición, el error no es acumulativo, como con el uso de la edometría. Incorporar el sistema de visión permite, al sistema de control del VA, realizar el seguimiento de una trayectoria con mayor exactitud, comparado con la sola utilización de sensores internos.