Análisis de generación de trayectorias y su aplicación al seguimiento de personas

Los robots móviles ofrecen un gran potencial de aplicación en tareas domésticas, industriales y de rescate. Para que estos robots resulten útiles es necesario consolidar ciertas capacidades, como la planificación de trayectorias que les permitan desplazarse de un lugar a otro sin colisionar, o la detección y seguimiento de personas para tareas de colaboración persona-robot.

En este contexto, el trabajo presenta, por un lado, un enfoque práctico del método Fast Marching Cuadrado (FM2) para la planificación de trayectorias, validando su bondad más allá de los resultados teóricos, y una metodología para la comparación de trayectorias generadas mediante distintos algoritmos, ya que, a pesar de que la planificación de trayectorias se ha investigado exhaustivamente desde el inicio de la robótica, no existe un acuerdo en cómo medir el rendimiento de un algoritmo de planificación de trayectorias.

Por otro lado, se presenta el desarrollo de un sistema capaz de detectar y seguir a una persona mediante el uso de un filtro de partículas en tiempo real. Para la detección, el sistema combina la información proveniente de un sensor láser y una cámara estereoscópica, y estima la posición del sujeto mediante patrones probabilísticos de piernas y extracción de características y flujo óptico de las imágenes. Para el seguimiento, el sistema incorpora el algoritmo FM2 de planificación de trayectorias, que le permite reaccionar ante la aparición inesperada de obstáculos entre el robot y el usuario, y ofrecer un mejor comportamiento en espacios críticos como esquinas o pasillos estrechos.

La validación del sistema de detección y seguimiento se realiza sobre dos plataformas móviles reales y dos escenarios: una planta industrial donde las máquinas y las personas comparten el espacio, y un laboratorio formado por varias habitaciones y pasillos estrechos.