Reconocimiento de una plataforma para aproximación de vehículos no tripulados mediante técnicas de visión por computador

Resumen

El uso de vehículos aéreos no tripulados (UAV, Unmanned Aerial Vehicles), está creciendo significativamente para muchos y muy variados propósitos. Los UAV avanzados usan el aterrizaje autoguiado soportado por dispositivos GPS, pero ésta es una maniobra precisa y crítica que requiere de una ayuda adicional. Se necesitan por tanto acciones específicas que maximicen la seguridad y prevengan los posibles inconvenientes que surjan durante el aterrizaje, derivados principalmente por la pérdida de señal o por la insuficiente precisión del GPS, contribuyendo en gran medida al éxito general del vuelo autónomo. Para abordar esta problemática, esta tesis propone como principal contribución, dos métodos diferentes y específicos, que permiten llevar a cabo el reconocimiento de una plataforma de aterrizaje en imágenes de color, tomadas con cámaras incorporadas en el UAV que operan en el rango espectral visible, mediante técnicas de Visión por Computador. Por un lado, se ha desarrollado un novedoso Sistema Experto automático que se encarga de reconocer la plataforma en la imagen. La plataforma consta de una figura geométrica tipografiada en negro sobre fondo blanco, utilizada en el proyecto SALACOM financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad. El sistema diseñado incorpora el conocimiento experto humano mediante una secuencia de técnicas de procesamiento de imágenes y visión de alto nivel. El resultado final es una aplicación inteligente para el reconocimiento de la plataforma, suficientemente fiable como para su incorporación en un UAV equipado con una cámara a color, y que resulta especialmente robusta para los de ala giratoria. Durante la fase experimental se ha constatado la problemática inherente para este tipo de diseños, derivados principalmente de dos circunstancias adversas: 1) los reflejos originados por la iluminación natural que causa la desaparición de determinadas partes de la figura, como consecuencia de la saturación de los niveles de intensidad, haciendo que partes negras aparezcan blancas; 2) la necesidad de interrelacionar regiones, extrayendo medidas relativas, causa que las distorsiones de las figuras, como por ejemplo, círculos percibidos como elipses, o la misma desaparición de regiones debido a la saturación mencionada, provoque que tales medidas relativas no sean suficientes para el reconocimiento. Por otro lado, con la finalidad de superar este inconveniente, se propone una nueva estrategia, basada también en el ámbito de la Visión Artificial, que combina el procesamiento de imágenes en color y las técnicas de reconocimiento de patrones, incluyendo además un análisis geométrico de distancia Euclídea (EDGA). Esto lleva al diseño de una nueva plataforma específica para su identificación, que permite solventar la problemática indicada previamente. El diseño de esta plataforma se basa esencialmente en: 1) información de color en el rango espectral visible, con colores únicos para cada figura, con escasa o nula presencia en entornos naturales y urbanos; 2) figuras geométricas, que permiten su percepción parcial individualizada. Cuando las diversas figuras geométricas que constituyen la plataforma están muy distorsionadas, y por ende ya no pueden ser reconocidas en base a similitudes de color y forma, EDGA permite el reconocimiento a partir de un análisis de la distancia entre los centroides de las figuras de tal modo que sean compatibles con la distribución establecida. Finalmente, se calcula el grado de reconocimiento de la plataforma a partir del número total de figuras detectadas en conjunción con las relaciones geométricas entre dichas figuras, de tal forma que las relaciones dos a dos conjuntadas permiten tomar una decisión global sobre el reconocimiento. La evidencia experimental llevada a cabo permite validar los dos procedimientos de reconocimiento desarrollados, teniendo en cuenta, además, que en el segundo caso se da solución a la problemática identificada en el primero, permitiendo el reconocimiento en imágenes tomadas en condiciones de mayor adversidad.