El capítulo fue escrito por el Dr. Geovanni Martínez Castillo bajo el título "Intensity-Difference Based Monocular Visual Odometry for Planetary Rovers" (en español: Odometría Visual Monocular Basada en Diferencias de Intensidad para Robots Planetarios).

Se trata del Algoritmo de Odometría Visual Monocular para Robótica de Exploración Planetaria que este investigador ha desarrollado en el Laboratorio de Investigación en Procesamiento Digital de Imágenes y Visión por Computador (IPCV-LAB) en la Escuela de Ingeniería Eléctrica y con el apoyo de la Vicerrectoría de Investigación de la (UCR), en donde el Dr. Martínez ha inscrito varios proyectos de investigación relacionados con el tema.

Según explicó el científico “este algoritmo le permite a un robot autónomo determinar cuál es su posición en cualquier instante de tiempo, a partir del análisis de las diferencias de intensidad entre imágenes consecutivas, las cuales son capturadas por una cámara de video monocular atada rígidamente a su estructura”.

Enfatizó que esto es especialmente útil en lugares donde no existe un sistema de posicionamiento global (GPS: por sus siglas en inglés), como lo sería el caso de un planeta remoto que se busque explorar.

A partir de las posiciones estimadas por el algoritmo de odometría visual, el robot puede calcular la trayectoria real que ha seguido desde que comenzó la ruta que se le ordenó, sin necesidad de un GPS.

El algoritmo le permite al robot ir comparando la trayectoria real que ha seguido con la original que se le había ordenado seguir. Si detecta una diferencia entre ambas, ya sea porque resbaló, se hundió o patinó, el mismo algoritmo faculta al robot para corregir su rumbo de forma automática, de manera tal que al final alcance con precisión el objetivo que se le había ordenado.

Validación

La investigación y desarrollo del algoritmo no se quedó en el papel o a nivel de pruebas controladas dentro del laboratorio, todo lo contrario. Desde julio de 2014 se iniciaron las pruebas experimentales de campo para validar su funcionamiento en la práctica.

Para ello el Dr. Martínez recibió fondos de la Vicerrectoría de Investigación y de la Rectoría de la UCR, para la compra un vehículo no tripulado de cuatro ruedas (rover) modelo Husky A200 y varios sensores (Ver Recuadro), con los que se ha podido probar el algoritmo en la afueras del edificio de Ingeniería Eléctrica, sobre superficies planas de adoquín y asfalto, bajo severos cambios de iluminación solar.

Los resultados hasta la fecha han sido muy satisfactorios, pues el algoritmo ha demostrado tener una precisión de menos de un 1% de la distancia recorrida, que es muy similar a la que han obtenido los sistemas de odometría visual más exitosos a nivel mundial.

Según explicó el investigador, como es típico en robótica de campo, “las pruebas del algoritmo se extenderán por varios años, particularmente debe probarse en diferentes tipos e inclinaciones de terreno (arenosos, pedregosos, fangosos, mixtos, etc.), así como bajo diferentes condiciones climatológicas (lluvia, bruma, alta humedad, sequía, polvo, etc.)”.

Para tal fin, actualmente se está adquiriendo un segundo “rover” con ayuda de la Rectoría de la UCR, el cual contará con mayor autonomía, capacidad de carga, estabilidad, brazo robótico, y comunicación inalámbrica de largo alcance, especialmente diseñado para soportar las pruebas que se avecinan en todo tipo de clima y terreno.

Camino prometedor

En este tipo de “rovers”, al igual que en los “rovers” Opportunity y Curisosity utilizados en Marte por la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA, por sus siglas en inglés), utiliza un sistema de posicionamiento diferente denominado Algoritmo de Odometría Visual Estereoscópica, el cual utiliza dos cámaras y tiene una precisión de menos de un 2% de la distancia recorrida, mientras que el del Dr. Martínez solo utiliza una cámara y tiene una precisión de menos de un 1% de la distancia recorrida.

Sobre esto el científico costarricense aclaró que su objetivo no es demostrar que su Algoritmo de Odometría Visual Monocular es superior al Algoritmo de Odometría Visual Estereoscópica, sino que un robot de exploración planetaria debería contar con ambos sistemas para realizar cálculos más exactos de su posición y evitar que la misión exploratoria se interrumpa por la avería de una de las dos cámaras, ya que el robot podría seguir operando con una sola. Esto reviste especial importancia cuando el robot se encuentra en un lugar de difícil acceso o en otro planeta.

El Dr. Martínez no descarta que su algoritmo pueda llegar a ser parte de todo robot autónomo en el futuro, pues recordó que el Algoritmo de Odometría Visual Estereoscópica fue creado al inicio para robots de exploración espacial, pero ahora es incorporado en la mayoría de los robots autónomos del mundo.

El nuevo sistema del científico costarricense ya había despertado el interés de la comunidad científica relacionada con la robótica, ya que en enero del 2013, fue invitado a exponerlo en la conferencia internacional sobre visión robótica “IEEE Workshop on Robot Vision”, organizada por IEEE (Por sus siglas de Institute of Electrical and Electronics Engineers) en la Florida, Estados Unidos (EEUU).

Se puede adquirir el libro completo en Springer. Para más información comunicarse al correo-e:gmartin@eie.ucr.ac.cr o al teléfono (506) 2511-2631.