{"id":77169,"date":"2018-07-13T00:00:00","date_gmt":"2018-07-13T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.embention.com\/index.php\/2018\/07\/13\/deteccion-de-obstaculos-con-vision-y-uavs\/"},"modified":"2024-08-07T15:31:51","modified_gmt":"2024-08-07T15:31:51","slug":"deteccion-de-obstaculos-con-vision-y-uavs","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.embention.com\/es\/noticias\/deteccion-de-obstaculos-con-vision-y-uavs\/","title":{"rendered":"T\u00e9cnicas de Detecci\u00f3n de Obst\u00e1culos con Visi\u00f3n para UAVs"},"content":{"rendered":"<p>Navegar de forma aut\u00f3noma por un entorno con obst\u00e1culos es uno de los problemas m\u00e1s desafiantes en el mundo de la rob\u00f3tica. Siendo m\u00e1s desafiante en el caso de los UAVs ya que una colisi\u00f3n provocar\u00eda que el UAV se estrellara contra el suelo. <strong>El problema se resuelve mediante el uso de algoritmos de planificaci\u00f3n de ruta eficientes que calculan una trayectoria eficiente para llegar de un punto a otro mientras se evitan los obst\u00e1culos.<\/strong> Por lo tanto, a lo largo de los a\u00f1os, se han realizado muchas investigaciones para desarrollar formas nuevas y m\u00e1s eficientes de detecci\u00f3n de obst\u00e1culos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>M\u00e9todos diferentes de detecci\u00f3n de obst\u00e1culos<\/h2>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>En los UAVs se emplean varias t\u00e9cnicas para la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos. Algunas de ellas se enumeran a continuaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li><em><strong>Ultras\u00f3nico<\/strong><\/em><\/li>\n<li><em><strong>Infrarrojo<\/strong><\/em><\/li>\n<li><em><strong>LiDAR<\/strong><\/em><\/li>\n<li><em><strong>Visi\u00f3n monocular<\/strong><\/em><\/li>\n<li><em><strong>Visi\u00f3n estereosc\u00f3pica<\/strong><\/em><\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><strong>En los primeros tres m\u00e9todos, la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos se realiza emitiendo desde el UAV un pulso de sonido, onda infrarroja o pulso de l\u00e1ser, respectivamente.<\/strong> Despu\u00e9s se observa el tiempo que tarda la onda emitida en reflejarse y volver al receptor del UAV. En la visi\u00f3n monocular, se usa una sola c\u00e1mara para obtener la imagen, y la estimaci\u00f3n de la profundidad se realiza a partir de las claves de profundidad en la imagen. Y con la visi\u00f3n estereosc\u00f3pica, se utilizan dos c\u00e1maras para capturar im\u00e1genes simult\u00e1neamente, se ubica un mismo punto en las dos im\u00e1genes y la distancia se estima por triangulaci\u00f3n.<\/p>\n<p>En el art\u00edculo extenderemos las dos \u00faltimas t\u00e9cnicas en detalle. La detecci\u00f3n de obst\u00e1culos basada en la visi\u00f3n consiste en dos pasos principales. El primer paso es identificar el objeto y su forma y el segundo paso consiste en estimar la distancia absoluta o relativa al obst\u00e1culo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Identificaci\u00f3n de obst\u00e1culos con c\u00e1mara de Visi\u00f3n<\/h3>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Si uno muestra una fotograf\u00eda a un humano y le pide que identifique varios objetos, lo har\u00eda sin mucha dificultad. Lo puede hacer debido a su familiaridad con los objetos y su conocimiento de c\u00f3mo se ver\u00edan los objetos desde diferentes \u00e1ngulos. Para una m\u00e1quina, la informaci\u00f3n disponible est\u00e1 limitada al valor RGB o al valor de Escala de grises en cada p\u00edxel, por lo que la identificaci\u00f3n de objetos es dif\u00edcil para una m\u00e1quina y sigue siendo un \u00e1rea activa de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p><strong>Un m\u00e9todo para la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos con UAVs ser\u00eda usar el detector de bordes Canny, que ayuda a segmentar las im\u00e1genes en los casos en que existe una clara distinci\u00f3n entre el entorno y los obst\u00e1culos.<\/strong><\/p>\n<p>En caso de una escena abarrotada, el detector de bordes Canny ofrece muchos segmentos. <strong>En esos casos, se puede usar un algoritmo de sustracci\u00f3n de fondo para filtrar los objetos en primer plano de la escena.<\/strong> Esta t\u00e9cnica es efectiva para identificar objetos en movimiento en una escena abarrotada.<\/p>\n<p>Si los objetos de la escena se conocen de antemano, se podr\u00eda entrenar a una Red Neuronal Convolucional en im\u00e1genes semejantes con valores de profundidad conocidos. Por lo que cuando el UAV encuentre los objetos podr\u00e1 estimar la distancia a estos. <strong>En la mayor\u00eda de los casos, una sola t\u00e9cnica de detecci\u00f3n de obst\u00e1culos no es suficiente y se puede requerir que se use una combinaci\u00f3n de ellos.<\/strong> Como ser\u00eda implementar el detector de bordes Canny despu\u00e9s de filtrar el fondo.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h4>Detecci\u00f3n de profundidad utilizando c\u00e1maras de visi\u00f3n<\/h4>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Las c\u00e1maras estereosc\u00f3picas y las c\u00e1maras monoculares usan varias t\u00e9cnicas para la detecci\u00f3n de profundidad.<\/p>\n<p><strong>1. C\u00e1maras estereosc\u00f3picas<\/strong><\/p>\n<p>Con la ayuda de las c\u00e1maras estereosc\u00f3picas se puede estimar la profundidad de la escena, pero el principal desaf\u00edo al que hay que enfrentarse para implementar la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos basada en la visi\u00f3n estereosc\u00f3pica es la intensidad computacional de los algoritmos y la calibraci\u00f3n de las c\u00e1maras. Para estimar la profundidad, el primer paso es ubicar el mismo punto en cada imagen. Si no utiliz\u00e1ramos la geometr\u00eda del sistema estereosc\u00f3pico, deber\u00edamos buscar en las dos im\u00e1genes por completo para localizar el mismo punto en cada una de ellas. Esto puede ser computacionalmente excesivo, por lo que para reducir el espacio de b\u00fasqueda, se puede usar la idea de la geometr\u00eda epipolar.<\/p>\n<p><strong>2. C\u00e1maras monoculares<\/strong><\/p>\n<p>A diferencia de la c\u00e1mara estereosc\u00f3pica la estimaci\u00f3n de profundidad para la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos con una c\u00e1mara monocular es dif\u00edcil. Sin embargo, podr\u00eda hacerse utilizando lo que se conoce como claves de profundidad. A continuaci\u00f3n entraremos en mayor detalle de las claves de profundidad.<\/p>\n<p><strong>La clave de profundidad m\u00e1s utilizada por el ser humano es el &#8220;tama\u00f1o familiar&#8221;.<\/strong> En una imagen, uno puede decir qu\u00e9 \u00e1rbol est\u00e1 m\u00e1s lejos o cu\u00e1l est\u00e1 m\u00e1s cerca de nosotros. En este caso usamos la familiaridad del tama\u00f1o de los objetos para estimar la distancia. Como sabemos que el tama\u00f1o de un objeto disminuye a medida que aumenta la distancia a \u00e9l, uno concluye que los \u00e1rboles m\u00e1s peque\u00f1os est\u00e1n m\u00e1s lejos en comparaci\u00f3n con los \u00e1rboles m\u00e1s grandes.<\/p>\n<p><strong>Otra clave de profundidad que se usa con frecuencia para la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos es el tama\u00f1o absoluto o relativo conocido de los objetos.<\/strong> Si hay varios objetos en la escena cuyo tama\u00f1o se sabe que es similar, la distancia relativa a un objeto se puede obtener del tama\u00f1o que ocupa en el plano de la imagen. Cuando se conoce el tama\u00f1o absoluto de un objeto, la posici\u00f3n 3D del objeto puede estimarse a partir de los par\u00e1metros conocidos de la c\u00e1mara y la posici\u00f3n del objeto en el plano de la imagen.<\/p>\n<p><strong>Una clave de profundidad com\u00fan que se usa es el movimiento relativo de varios objetos.<\/strong> Los objetos m\u00e1s lejanos tienden a moverse m\u00e1s despacio en comparaci\u00f3n con los objetos que est\u00e1n m\u00e1s cerca. Al observar la velocidad relativa de los objetos, se puede estimar la distancia relativa entre los obst\u00e1culos para optimizar la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos.<\/p>\n<p>Concluyendo, evitar un obst\u00e1culo mientras se est\u00e1 en movimiento es una parte importante en la navegaci\u00f3n de cualquier UAV. <a href=\"https:\/\/www.embention.com\/producto\/1x\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Actualmente el Veronte Autopilot 1x ya incorpora un sistema avanzado de evasi\u00f3n de obst\u00e1culos<\/a>. Por lo que integrar la detecci\u00f3n de obst\u00e1culos con la c\u00e1mara de a bordo ayudar\u00e1 a identificar dichos obst\u00e1culos de una manera m\u00e1s eficiente.<\/p>\n<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"qzXuRFUTv7\"><p><a href=\"https:\/\/www.embention.com\/es\/noticias\/radar-delphi-esr-sense-and-avoid\/\">Integraci\u00f3n del radar Delphi ESR para el \u201cSense &#038; Avoid\u201d<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><iframe loading=\"lazy\" class=\"wp-embedded-content\" sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" style=\"position: absolute; visibility: hidden;\" title=\"\u00abIntegraci\u00f3n del radar Delphi ESR para el \u201cSense &#038; Avoid\u201d\u00bb \u2014 Embention\" src=\"https:\/\/www.embention.com\/es\/noticias\/radar-delphi-esr-sense-and-avoid\/embed\/#?secret=D4RotFRlgb#?secret=qzXuRFUTv7\" data-secret=\"qzXuRFUTv7\" width=\"500\" height=\"282\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\"><\/iframe><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Navegar de forma aut\u00f3noma por un entorno con obst\u00e1culos es uno de los problemas m\u00e1s desafiantes en el mundo de la rob\u00f3tica. 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