III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

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WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.Reconhecimento de Marcos de Localização por um Sistema de ControleDistribuído Sobre um Barramento CAN (Controller Area Network)HENRIQUE A. VIAN 1 ,LUCIANA L. SILVA 1 ,MÁRIO L. TRONCO 1 ,ARTHUR J. V. PORTO 21 Laboratório de Automação e Computação Evolutiva, Departamento de Ciências de Computação eEstatística, Universidade Estadual Paulista – UNESP2 Laboratório de Simulação e Controle de Sistemas DiscretosEscola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo - USPE-mails: havian@gmail.com, lleals@gmail.com, mariot@ibilce.unesp.br, ajvporto@sc.usp.brAbstractA great challenge in the development of mobile robotsis their autonomy. Several studies demonstrate a numberof ways of reaching the goal of improving this feature in arobot. This paper shows one method associating the useof computational vision with distributed control systemsfor the landmark recognition, using affine momentinvariants (AMIs). Also, it makes a description of thestrategy adopted for this task with the use of a CAN busnetwork.1. IntroduçãoA robótica tem sido tema de muitos estudos e temobtido grande desenvolvimento nos últimos anos nocampo da Inteligência Artificial [1]. Desde a década de1950 que pesquisadores mostram interesse nodesenvolvimento de robôs móveis. Neste período,Willian Walter desenvolveu diversos robôs que tinham acapacidade de desviar de obstáculos ou seguir fontesluminosas [2].O desenvolvimento de robôs móveis depende deconceitos das mais diversas áreas do conhecimento, comoda teoria da cognição, do controle e automação, dosensoriamento, da visão computacional, da engenhariaelétrica e mecânica. Por isso, o desenvolvimento destesequipamentos atualmente ainda se mostra como umgrande desafio, principalmente no que diz respeito àautonomia do robô, cujo grau depende, invariavelmente,da implementação embarcada de diversas funções que oauxiliam no êxito do alcance de seus objetivos,propiciando capacidade de contornar ou tomar decisõesem relação a fatos inesperados ocorridos no ambiente denavegação [3].Pesquisas recentes têm mostrado o uso freqüente deassociações entre sensores e sistemas de visãocomputacional para possibilitar a autonomia dos robôs.Os sistemas de controle distribuído também têm sidobastante empregados em arquiteturas de controle dosdispositivos autônomos.Vasudevan et. al [4], Rekleitisa et. al [5] e Choi & Lee[6] utilizam-se de sensores e de imagens captadas,verificando obstáculos e marcos de localização, paradeterminar sua localização no ambiente e traçar sua rota.Uma arquitetura adaptativa para robôs móveis quepromove um aprendizado por reforço e coordena oscomportamentos do sistema foi desenvolvida porSelvatici [1]. Esta arquitetura faz uso de visãocomputacional para fazer o reconhecimento do ambiente epara verificar a disposição de objetos ou obstáculos nafrente do robô.Este trabalho mostra uma estratégia de controle de umrobô móvel com o uso de um sistema de controledistribuído, com intervalos de tempo destinados tambémao reconhecimento de marcos.Na próxima seção apresenta-se a fundamentaçãoteórica na qual o trabalho é embasado. A seção seguintemostra a estratégia de controle e, por fim, a última seçãoconclui sobre a viabilidade deste trabalho.2. Contexto teóricoNesta seção mostram-se as áreas abrangidas pelopresente trabalho e a teoria envolvida.2.1. Marcos de LocalizaçãoA identificação do ambiente permite ao robô atingir oobjetivo proposto de maneira mais fácil e rápida. Oreconhecimento de marcos (imagens de objetos ou figurasartificiais presentes na cena coletada) permite ao robôrealizar esta identificação. Diversos trabalhos utilizamdesta técnica e mostram os resultados alcançados [7; 8; 9;10].O uso de objetos presentes no ambiente como marcos,geralmente, é feito em locais estáticos, onde a cena nãosofre alterações relevantes. Para ambientes dinâmicos, ouso de marcos artificiais, inseridos em pontos estratégicos301
WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.do ambiente, se mostra uma maneira eficiente depropiciar a identificação do local pelo robô.Neste trabalho, faz-se uso de marcos artificiais,baseados em setores circulares, como é mostrado maisadiante. A seguir, introduz-se o conceito dos invariantesutilizados na identificação destes marcos.2.2. Momentos Invariantes AfinsOs momentos invariantes afins (AMI – Affine MomentInvariants) surgiram da teoria de invariantes algébricas[11] e têm se mostrado uma ferramenta importante para oreconhecimento de marcos de localização em imagenscoletadas por um sistema de visão computacional. Atransformação afim que possibilita o AMI é mostrada aseguir:u = a0+ a1x+ a2y.(1)v = b0+ b1x + b2y.Em que (x,y) são as coordenadas do pixel da imagemantes de aplicar-se a transformada e (u,v) são asposteriores a sua aplicação. A demonstração teórica eexperimental dos AMIs pode ser vista em Flusser & Suk[11; 12].Considerando µ pq o momento central de ordem (p+q),este é dado por:pqµ = ( x − x ) ( y − y ) f ( x,y)dxdy,(2)pq∫∫AtOnde (x t , y t ) são as coordenadas do centro de gravidadedo objeto de área A e f(x,y) é a intensidade do nível decinza do pixel na posição (x,y).Os primeiros seis AMIs são mostrados a seguir [11]:1 2I1= ( µ20µ02− µ11),4(3)µI21=µ0010002 2( µ µ0330+ 4µµ00+ µ ( µ020332130µ− 6µµ2− 3µ1I3= ( µ20(µ721µ03µI41=µ11002+ 9µµ+ 6µ3− 8µµ+ 9µ123 2( µ µ202011201120µµ− 6µµ02113020220203µµµµµ21202032213021− µ302µ ),22112)),2121212tµ µ + 4µµ03− µ ) − µ ( µ µ2− 6µµ µ+ 12µµ30− 6µ2+ 12µµµ2120µ03202011−18µ11+ µ11µµ2023021221102µµµ30µ230µ212030),03µµ303003312− µ2− 6µµµ12µ031112µ0220µ2102µ21µ12µ2112µ)03(4)(5)(6)1 2I5= ( µ40µ04− 4µ31µ13+ 3µ22),6(7)µI6001=9µ00− µ( µ40µ40213µ04µ− µ2204µ+ 2µ23131− µµ322Em [13] é apresentado experimentalmente o uso deAMIs no reconhecimento de caracteres. Sua eficácia parao reconhecimento de marcos baseados em setorescirculares, também é mostrada em detalhes por Zitová &Flusser [14], o que é exemplificado na Figura 1.Este trabalho também utilizará setores circulares comomarcos de localização no ambiente.Figura 1 - Exemplos de marcos de localização [14]Escolheu-se o uso de setores circulares porapresentarem simetria radial, o que faz com que os AIMsI 2 ,, I 3 e I 4 tenham valor praticamente nulo, o que nãoauxilia no reconhecimento e, portanto, não precisam sercalculados. Isto ocorre devido ao momento central µ pq tero valor zero, na condição citada, quando p ou q éímpar.Porém, através do cálculo dos invariantes I 1 , I 5 e I 6 épossível identificar os marcos, mesmo com deformaçõesou ruídos na imagem, o que é comprovadoexperimentalmente em [14].Na próxima subseção, é descrito o protocolo de redeutilizado no sistema de controle distribuído, cujos nós darede, além do controle, realizam os cálculos dosinvariantes e do reconhecimento do marco de localizaçãono presente trabalho.2.3. Protocolo CANO CAN Bus (Controller Area Network Bus) [15] foidesenvolvido pela empresa alemã Robert BOSCH edisponibilizado em meados dos anos 80. Sua aplicaçãoinicial foi realizada em ônibus e caminhões. Atualmente,é utilizado na indústria, em veículos automotivos, navios,máquinas agrícolas, satélites, veículos autônomos emáquinas da construção civil, entre outros [16]. É umprotocolo de comunicação serial síncrono. O sincronismoentre os módulos, também chamados de nós, conectados àrede é feito em relação ao início de cada mensagemlançada no barramento. Trabalha baseado no conceitomulti-mestre, onde todos os módulos podem se tornarmestre em determinado momento e escravo em outro,22),µ13(8)302
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