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Tesis de Máster

Algoritmo de reconocimiento de forma
y color para una plataforma robótica
Jon Aristondo Etxeberria
Donostia - San Sebastián, septiembre 2010
Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea
Departamento de Ciencia de la Computación
e Inteligencia Artificial

Directores: Elena Lazkano Ortaga
Basilio Sierra Araujo

www.ccia-kzaa.ehu.es

Algoritmo dereconocimiento de forma y color para plataforma robótica

Índice:
1- Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
2- Estado del arte. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1
2.1 Color. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . 1
2.1.1 RGB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2.1.2 YUV . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2.1.3 HSL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3
2.2 Forma.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4
2.3 Estimación de la posición del robot. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5
2.3.1 Estimadores explícitos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.3.1.1 Sistema odométrico. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . 6
2.3.1.2 Sistema de navegación inercial. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3.1.3 Estimación basada en estaciones de transmisión. . . . . . . . . . . . . .8
2.3.2 Estimadores basados en la percepción del entorno . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.3.2.1 Estimación mediante marcas o balizas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10
2.3.2.2Posicionamiento basado en mapas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
3- Especificaciones del problema. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
4- Metodología. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14
5- Color tracking. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . 14
5.1 RGB. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14
5.2 YUV. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
5.3 HSL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 186- Reconocimiento de formas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19
7- Arquitectura de control. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
8- Experimentación y resultados. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
9- Conclusiones. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
10- Referencias. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

Algoritmo de reconocimiento de forma y color para plataforma robótica

Índice de figuras:
2.1- Tetraedro de color RGB. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2
2.2- Modelo de color HSL. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.3- Esquema estimadores explícitos. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.4- Dibujo de un robot. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.5- Órbita de los satélites empleados para el...