Identicación de landmarks

Figura 6.2: Especicación de maniobras del UAV sobre los arcos del mapa topológico Entre las aplicaciones y escenarios en los cuales se pueden diseñar y emplear mapas topológicos visuales, están los casos de navegación autónoma dentro de entornos indoor [35] (como las pruebas experimentales realizadas en la presente tesis), ó caos en donde la navegación se efectua sobre entornos exteriores [10, 55].

6.2. Identicación de landmarks

Los nodos del mapa topológico visual coincidirán con los diferentes landmarks denidos en el mismo y ubicados físicamente dentro del entorno. Para que cada landmark pueda ser identicado por el UAV durante su navegación, éstos deberán ser etiquetados mediante la asignación de una numeración de mayor a menor con respecto a su proximidad al objetivo nal que deberá alcanzar. De esta forma si el mapa topológico está compuesto de N landmaks, el más alejado del objetivo a alcanzar se denominará landmark inicial y será etiquetado con el numeral N, y así sucesivamente hasta llegar al objetivo nal de la navegación denominado landmark nal, el cual será etiquetado con el numeral 1.

Dicho proceso de etiquetado de los landmarks para su identicación por parte del UAV servirá durante la navegación de éste para conseguir alcanzar el landmark nal empleando un método basado en la técnica de optimización matemática conocida como hill climbing, consistente en encontrar la mejor solución dentro de una búsqueda local de forma incremental, y en el caso de que un cambio de estado mejore la solución anterior, éste se tomará como la nueva solución, proceso que se repetirá hasta la condición de parada que en el caso de la navegación del UAV, será alcanzar el landmark nal. Éste proceso iterativo e incremental se llevará a cabo mediante la utilización de las etiquetas asignadas a los landmarks del mapa topológico, en donde la identicación de un landmak etiquetado con un numeral menor que el actual, supondrá el haber encontrado una mejor solución al problema que ocupa, y por consiguiente, que el UAV esté más cerca de cumplir

68 CAPÍTULO 6. NAVEGACIÓN MEDIANTE MAPAS TOPOLÓGICOS VISUALES con su objetivo.

El valor del error ε que nalmente se proporcionará al módulo cognitivo y de control para llevar a cabo el cálculo de las señales de control, se obtiene a partir del valor de la etiqueta η asignada al próximo landmark a visitar por parte del UAV, además del error εsensorial resultante

con respecto al reconocimiento de landmaks realizado por el clasicador que tiene implementado el módulo sensorial.

ε = η + εsensorial, η = 1 . . . N (6.1)

De esta forma, el dominio de valores reales que tomará el error resultante entre landmaks será el comprendido entre las etiquetas asignadas a dichos landmarks; por ejemplo si el UAV ha visitado e identicado el landmark con etiqueta 3 y se encuentra en busca del landmark con etiqueta 2, el error ε que manejará durante dichas iteraciones estará comprendido dentro del dominio [2.,3), alcanzando el valor ε = 2 cuando logre reconocer de forma efectiva el landmark con etiqueta=2. Cuando el UAV está próximo a un determinado landmark, se dice que éste está dentro del radio de aproximación (ra) asociado al landmark, situación que servirá para poder conmutar entre los diferentes modos de navegación visual, implementados por el mecanismo de control híbrido de la arquitectura.

El error ε irá por lo tanto decreciendo a medida de que el UAV se acerque hacia el landmark nal especicado en el mapa topológico; nalmente, cuando el UAV haya alcanzado el landmark nal, el error será igual a cero (ε = 0), completándose de ésta forma con éxito la navegación autónoma.

Capítulo 7

Módulo sensorial

El módulo sensorial tiene como objetivo recopilar toda la información sensorial proveniente del entorno en donde desarrollará su actividad el UAV, utilizando para ello los sensores que lleva implementados a bordo, y en especial, a través de su sensor de visión. Dicho sensor de visión se compone de una cámara de video de alta resolución, con la capacidad de capturar en tiempo real todas las imágenes que suceden en su entorno, para posteriormente proceder a su envío al módulo sensorial para su análisis.

Dicho análisis englobará un procesamiento de las imágenes capturadas para llevar a cabo una transformación de las mismas a una escala basada en 256 niveles de grises, y obtener a continuación el histograma asociado con dicha conversión, que será utilizado por el clasicador que hay implementado en el módulo sensorial [42]. A través de dicho proceso de clasicación, se identicará si las imágenes capturadas se corresponden con alguno de los landmarks denidos dentro del mapa topológico utilizado durante la navegación, utilizando para ello un clasicador tipo K-NN optimizado, cumplimiento con los requisitos de tiempo real que el sistema necesita.

Como resultado nal, el módulo sensorial proporcionará la clase a la cual pertenece la ima- gen capturada, así como del error de clasicación obtenido como resultado de la ejecución del clasicador K-NN.

De forma adicional a las imágenes digitales, el módulo sensorial será el encargado de recopilar diversos datos de navegación proporcionados por el UAV durante su operativa, que servirán como entrada a diferentes comportamientos denidos dentro de la librería de la arquitectura cognitiva. Finalmente, el presente módulo implementará un cuadro de mando para mostrar en consola, los valores de las diferentes variables compartidas de la arquitectura.

7.1. Captura de imágenes en tiempo real

Durante la ejecución del bucle cerrado de control del sistema, el UAV capturará una imagen Ik por cada iteración k a través de su cámara implantada a bordo, la cual será directamente

enviada mediante protocolo de comunicaciones Wi al módulo sensorial para su tratamiento. El formato de distribución de la imagen es mediante video-streaming, de forma que el módulo sensorial recopila los datos de la imagen de forma continua y cuando se han descargado por completo, serán accesibles a través de la generación de un frame concreto, que se corresponderá con la imagen capturada en dicha iteración k y que se encuentra justo frente al UAV.

70 CAPÍTULO 7. MÓDULO SENSORIAL