ROBOTS DE EXTERIORES - Centro de Automática y Robótica

56 Robots de exteriores
del Diagrama de Voronoi (DV). El MNC proporciona información geométrica
que puede ser útil para el modelado de objetos o construcciones de
entornos virtuales. Sin embargo, la gran cantidad de información que se
obtiene del sistema sensorial hace que el modelo sea difícil de manipular y
que los tiempos de cómputo se disparen. Antes de obtener el modelo de
regiones cruzables es necesario reducir y simplificar la información 3D. El
constructor de modelo de regiones necesita la coordenadas 2D de las fronteras
que separan las ZA de las ZNA. Para ello, se utilizan técnicas basadas
en procesamiento digital. En este trabajo, definimos la imagen como una
matriz bidimensional donde cada píxel está definido por su característica
de cruzabilidad. La imagen 3D en este caso se transforma en una imagen
binaria que representa las diferentes regiones. Es decir, representa el espacio
de trabajo del robot. Para conseguir el modelo seguiremos los siguientes
pasos:
1) Obtención Mapa de Elevación Digital (MED): éste permite ordenar
la información del modelo 3D en celdas en el plano XY, guardando
en cada celda solo la información necesaria para representar
el modelo de navegación. Los parámetros necesarios para la construcción
del modelo son: la posición de la celda, la información de
cruzabilidad, el número de obstáculos presentes en la celda, y la
medida de elevación real. La cruzabilidad y la medida de elevación
dependen del número de obstáculos presentes en la celda y de
su posición. El sensor suministra la información sobre el suelo, los
objetos que se apoyan en el suelo y también los objetos aéreos. Para
la obtención del número de objetos en cada celda se utiliza el
algoritmo de las distancias encadenadas (Escalera, 2001).
2) Cálculo del mapa de Visibilidad (MV): mediante el mapa de elevación
solo se consigue dar información de aquellas celdas donde
el sensor capta datos. Sin embargo, en el entorno discretizado existirán
celdas sin información, bien porque aparecen como ocultas al
sensor, o porque se ha superado el rango máximo de medida. Para
ello se construye el mapa de visibilidad estimando los parámetros
asociados a las celdas ocultas a partir de la información de sus vecinas.
Esta estimación se realiza mediante la extrapolación del
segmento tridimensional que une el sensor con el centro de las
celdas visibles.
3) Obtención del mapa binario: a partir del espacio dividido en celdas,
con la característica de cruzabilidad se obtiene una imagen binaria.
Esta imagen es una matriz que representará regiones cruzables
(0) o no cruzables (1). La imagen será filtrada con
operaciones morfológicas clásicas (closing) para suavizar las for-