Online appearance-based place recognition and mapping algorithms for autonomous robot navigation

Τα αυτόνομα ρομποτικά συστήματα αποτελούν ένα από τα τμήματα που βρίσκονται στην αιχμή της τεχνολογίας και της έρευνας. Τα σύγχρονα ρομποτικά συστήματα που δημιουργούνται δύναται να έχουν την ικανότητα να μπορούν να προσδιορίσουν την θέση τους μέσα στο περιβάλλον το οποίο περιπλανιούνται. Η επίτευξη του συγκεκριμένου στόχου επιτυγχάνεται μέσω της κατασκευής ενός χάρτη την στιγμή που πλοηγείται, μέσω ενός μηχανισμού που είναι ευρέως γνωστός ως ταυτόχρονος προσδιορισμός θέσης και τοποθεσίας (Simultaneous Localization and Mapping –SLAM). Ο χάρτης δημιουργείται μέσω των μετρήσεων που δέχεται το σύστημα από τους επιμέρους αισθητήρες που είναι τοποθετημένοι επάνω στο ρομποτικό σύστημα. Η αύξηση της υπολογιστικής ισχύς τα τελευταία χρόνια και η ευρέως διαδεδομένη χρήση των καμερών οδήγησε στα αυτόνομα συστήματα να επιλέγεται ως κύρια πηγή απόκτησης δεδομένων η χρήση καμερών. Καθώς όμως το ρομπότ διασχίζει την τροχιά του μέσα σε ένα άγνωστο περιβάλλον είναι έντονος ο κίνδυνος δημιουργίας ενός χάρτη με εσφαλμένα στοιχεία στην σχεδιασμένη τροχιά, με κύρια αίτια που μπορεί να σχετίζονται στην κακή εκτίμηση μετρήσεων των αισθητήριων ή σε ενδεχόμενη δυσλειτουργία των ενσωματωμένων οργάνων του συστήματος. Το πρόβλημα που αναφέρθηκε αποτελεί κίνδυνο για την περάτωση της αποστολής του ρομποτικού συστήματος, το οποίο όμως μπορεί να διορθωθεί με επαναπροσδιορισμό της τροχιάς του εφόσον είναι εφικτή η αναγνώριση της περιοχής που διασχίζει μέσω των οπτικών αισθητηρίων που διαθέτει. Τα συστήματα τα οποία βασίζονται αποκλειστικά στις κάμερες ως μέσα αναγνώρισης περιοχής είναι γνωστά ως εμφάνισης βασιζόμενα συστήματα (appearance based systems) και οι τεχνικές που προσπαθούν να λύσουν το πρόβλημα είναι γνωστές ως ανίχνευση κλειστών βρόγχων (loop closure detection). Η παρούσα διδακτορική διατριβή εστιάζει στην δημιουργία ενός αντίστοιχου συστήματος ικανού να αναγνωρίσει μια επαναλαμβανόμενα επισκεπτόμενη περιοχή μέσω των εισερχόμενων εικόνων που δέχεται. Η επίτευξη του συστήματος στηρίζεται σε τρείς σημαντικές μονάδες. Στην αρχή έρχεται η μονάδα επεξεργασίας εικόνας (image processing) με την οποία είναι εφικτή η ερμηνεία των εισερχόμενων εικόνων. Μέσω τεχνικών περιγραφής εικόνας είναι δυνατή η λήψη σημείων ενδιαφέροντος ικανά να περιγράψουν την σκηνή που αντιμετωπίζει το ρομπότ. Κάθε εικόνα ενδέχεται να περιέχει εκατοντάδες τοπικά σημεία ενδιαφέροντος με αποτέλεσμα να μπορεί να περιγραφεί ως ένα σύνολο από επιμέρους χαρακτηριστικά. Ο χάρτης (map) αποτελεί την μονάδα που είναι υπεύθυνη για την αναπαράσταση του κόσμου που γνωρίζει το ρομπότ με βάση τα χαρακτηριστικά που έχουν ληφθεί από τις σκηνές που έχει επισκεφθεί. Τέλος, έρχεται η μονάδα πεποίθησης πιθανής περιοχής (belief generator), η οποία συνδυάζει τα εισερχόμενα δεδομένα με τα δεδομένα του χάρτη ώστε να είναι σε θέση να λάβει την απόφαση για το αν το σύστημα βρίσκεται ή όχι σε οικεία περιοχή με σκοπό να επαναπροσδιορίσει την τροχιά του.