Selección óptima de parámetros para algoritmos de detección de obstáculos con visión monocular

Abstract

Una de las tareas mas importantes en el campo de la robotica movil autonoma es la deteccion de obstaculos. Para la ejecucion de esta tarea ha sido empleada con frecuencia la vision computacional, particularmente la vision monocular. Esto se debe a la complejidad inherente a los sistemas de vision estereoscopica y el creciente desarrollo de investigaciones que utilizan una sola camara para detectar obstaculos. Los algoritmos de procesamiento de imagenes y vision computacional para la deteccion de obstaculos presentan multiples parametros que necesitan ser ajustados para un funcionamiento eficiente segun las condiciones del entorno donde opera el robot. En este trabajo se propone un metodo desarrollado para la seleccion optima de los parametros de este tipo de algoritmos para un ambiente determinado. Para ello se modelo el problema de la deteccion de obstaculos como un problema de optimizacion. Ademas se explica el funcionamiento de dos de estos algoritmos de deteccion de obstaculos basados en vision monocular que son usados para la validacion del metodo. Para la solucion del problema modelado, se incluyen los resultados obtenidos mediante varias metaheuristicas. Finalmente se comparan los resultados del uso de esta tecnica en diferentes entornos.