Navegación de robot móvil usando Kinect, OpenCV y Arduino
DOI:
https://doi.org/10.15665/rp.v10i1.398Palabras clave:
Kinect, OpenCV, Robot Móvil, Visión Estéreo, Visión RGB.Resumen
Este artículo presenta los resultados de investigación de la visión artificial que sirve de apoyo a la navegación
por medio de imágenes de profundidad y el reconocimiento de objetos por sus canales primarios. El dispositivo
utilizado para la captura de la imagen RGB y la imagen de profundidad es el sensor Kinect de Microsoft, este
consta de una cámara RGB y un emisor de infrarrojos que proyecta un patrón irregular de haces con una intensidad
variable. El sensor de profundidad reconstruye una imagen a partir de la distorsión del patrón, el siguiente
paso es buscar todos los puntos rojos de la escena, contarlos, calcular el centroide, diámetro, posición y distancia
al Kinect. Por último procesar estos resultados, tomar la decisión de movimiento para ser enviada al Arduino, el
cual controla los motores. Los resultados obtenidos en la investigación indican que las imágenes de profundidad
capturadas por el Kinect requieren de escenarios con iluminación controlada; este aspecto es compensado con la
creación del algoritmo de navegación con procesamiento digital de imágenes.
Citas
Blanco, J., Gonzalez, J., Fernandez, J., Extending Obstacle
Avoidance Methods through Multiple Parameter-
Space Transformations, Autonomous Robots, vol. 24 (1),
pp. 29-48, 2008.
Alvarez, J., Lopez, F., Cuadra, J., Santos, D., Reactive
navigation in real environments using partial center of
area method, Robotics and Autnomous Systems, Vol. 58,
n.12, 2010.
Wang, Y., Chen, D., Autonomous Navigation based on
a novel Topological Map, Asia-Pacific Conference on Information
Processing, 2009.
Fiorini, P., Shiller, Z., Motion Planning in Dynamic Environments
using Velocity Obstacles, in The International
Journal of Robotics Research, vol. 17, no. 7, pp. 760, 1998.
Franco, O.; Perez-Sala, X.; Angulo, C. Identificación y
seguimiento de personas usando kinect por parte de un
robot seguidor. A: Jornadas de ARCA. “XIII Jornadas de
ARCA: eficiencia energética y sostenibilidad en inteligencia
ambiental : sistemas cualitativos y sus aplicaciones en
diagnosis, robótica e inteligencia ambiental”. Islantilla
- Huelva: Universidad de Sevilla, 2011, p. 51-55. 978-84-
-5513-0. [on line]. Disponible desde <http://hdl.handle.
net/2117/14270> [Acceso 10 de Junio 2012].
Schwarz L., Mkhitaryan A., Mateus D., Navab N. 2012.
Human skeleton tracking from depth data using geodesic
distances and optical flow. Image and Vision Computing.
Vol 30 pp 217-226. [on line]. Disponible desde
sciencedirect.com/science/article/pii/S026288561100134X>
[Acceso 10 de Junio 2012].
Ruiz J., Galindo C., Gonzales J., Blanco J. 2011. Navegacion
reactiva de un robot móvil usando kinect. Robot 2011,
Robotica experimental. Escuela superior de ingenieros de la
Universidad de Sevilla (España). [on line]. Disponible desde
<http://mapir.isa.uma.es/~jlblanco/papers/robot2011ruizsarmiento.
pdf> [Acceso 10 de Junio 2012].
Dutta T. 2012. Evaluation of the Kinect™ sensor for 3-D
kinematic measurement in the workplace. Applied Ergonomics.
Vol 43 pp 645-649. [on line]. Disponible desde
<http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S0003687011001529> [Acceso 10 de Junio 2012].
Hernandez J., Quintanilla A., Lopez J., Rangel F., Ibarra
M., Almanza D. 2012. Detecting objects using color
and depth segmentation with Kinect sensor. Procedia Technology.
Vol 3 pp 196-204. [on line]. Disponible desde
<http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/
S2212017312002502> [Acceso 10 de Junio 2012].
Ruiz, J., Galindo, C., Gonzales, J., Blanco, J., Navegación
reactiva de un robot móvil usando Kinect, Robot
, Semana Europea de Robótica, 2011.
(2010) Open Kinect [on line]. Disponible desde
openkinect.org> [Acceso 10 de mayo 2011].
Bradsky, G., Kaeblar, A., Learning OpenCV computer
vision with the OpenCV library, O’Reilly Books, United
States of America, 2008.
Hagen, W., Ubuntu Linux Bible: Featuring Ubuntu 10.04
LTS, Wiley Publishing Inc, United States of América, 2010.
Gómez, D., Reconocimiento de formas y visión artificial,
Ra-ma, Madrid, 1993, p. 235.
Grifith, A., The complete reference GCC, McGraw-
Hill, 2002.
Hagen, W., The definitive guide to GCC, Apress, United
States of América, 2006.
Sobrino, J., Teledetección, Guada Impresores S.L.,
, p. 249.
Riaño, O., Algebra lineal en el procesamiento digital
de imagines, Fondo de publicaciones Universidad Distrital
Francisco José de Caldas, Colombia, 2010.
Pajares, G., De La Cruz, J., Visión por computador
imagines digitales y aplicaciones, Alfaomega Ra-Ma, Madrid,
Digilent [on line]. Disponible desde
com> [Acceso 2 de Julio 2011].
(2007) GNU General Public License [on line]. Disponible
desde <http://gnu.org/licenses/gpl.html> [Acceso 12
de Agosto 2011].
Arduino Language Reference [on line]. Disponible
desde <http://arduino.cc/en/Reference/HomePage> [Acceso
de Julio 2011].
(2011) Visión Artificial Unillanos [on line]. Disponible
desde <http://visionartificialunillanos.wikispaces.com/>
[Acceso 20 de Septiembre 2011].
Kisacanin, B., Bhattacharyya, S., Chai, S., Embedded
Computer Vision, Springer, 2009.
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