Sistema de odometría visual para la localización de robots móviles

Abstract

El presente Trabajo de Fin de Grado se centra en el estudio y comparación de dos metodologías de odometría: la odometría visual y la mecánica, aplicadas en una silla de ruedas autónoma. No obstante, se hará un estudio más exhaustivo de la odometría visual, comparando el rendimiento de diferentes algoritmos. El objetivo principal es mejorar la calidad de vida de las personas con movilidad reducida, proporcionándoles una solución de desplazamiento autónomo. La silla de ruedas autónoma busca abordar los desafíos diarios a los que se enfrentan estas personas, permitiéndoles desplazarse de forma independiente. Los sistemas de odometría de la silla de ruedas permiten programar rutas, evitar obstáculos, adaptarse a diferentes terrenos y entornos, brindando mayor independencia y libertad a los usuarios. Esta también puede ser utilizada en entornos médicos, como hospitales y centros de rehabilitación, donde facilita el desplazamiento y la realización de movimientos sin supervisión constante. La silla de ruedas cuenta con dos sistemas de odometría: sensores encoder en cada rueda para la odometría mecánica, y una cámara estéreo cuyas imágenes son procesadas por un algoritmo en ROS para la odometría visual. Además, se utiliza un sensor láser Velodyne basado en tecnología LIDAR como referencia de la trayectoria real. Asimismo, las pruebas realizadas se llevaron a cabo en la Facultad de Física y Matemáticas, y se realizaron recorridos dentro de sus instalaciones. Recapitulando, este trabajo tiene como objetivo comparar y evaluar el rendimiento de la odometría visual y mecánica en una silla de ruedas autónoma, con el propósito de mejorar la calidad de vida de las personas con movilidad reducida.

This final degree project focuses on the study and comparison of two odometry methodologies: visual odometry and mechanical odometry, applied to an autonomous wheelchair. However, a more thorough study will be conducted on visual odometry, comparing the performance of different algorithms. The main objective is to improve the quality of life for people with reduced mobility by providing them with an autonomous mean of transportation. The autonomous wheelchair aims to solve the daily challenges faced by these individuals, enabling them to move independently. The wheelchair's odometry systems allow for route planning, obstacle avoidance, and adaptation to various terrains and environments, offering greater independence and freedom to the users. It can also be used in medical settings such as hospitals and rehabilitation centers, where it facilitates movement and performing tasks without constant supervision. The wheelchair is equipped with two odometry systems: encoder sensors on each wheel for mechanical odometry, and a stereo camera whose images are processed by a ROS algorithm for visual odometry. Additionally, a Velodyne laser sensor based on LIDAR technology is used as a reference for the actual trajectory. The tests were conducted at the Faculty of Physics and Mathematics. In summary, the aim of this project is to compare and evaluate the performance of visual and mechanical odometry in an autonomous wheelchair, with the goal of improving the quality of life for people with reduced mobility.