Localization of AGV mobile robots and obstacle mapping by using a generic approach for calibration of parameters in machine vision techniques applied on IP-cameras

In recent years Machine vision has been taking a relevant role in multiple applications for different purposes. One of the most common applications of machine vision is in the field of mobile robots. The main advantage of working with machine vision for robotics is the ability to automatize the extraction of information from the environment with the use of images. This information can be useful for localizing and mapping the environment. This work is structured to present a formal methodology and clear explanation of machine learning techniques for segmentation and localization of objects in a certain space and how it can be implemented with a combination of mobile robot theory for estimating the position of mobile robots and obstacles with the use of roof cameras. Additionally, the purpose of this project is to design algorithms for simple calibration of parameters to allow these algorithms to work properly in different conditions of the camera. With this method, the aim is to localize robots indifferent of their geometries and the space where they are moving.

Negli ultimi anni la visione artificiale ha assunto un ruolo rilevante in molteplici applicazioni per scopi diversi. Una delle applicazioni più comuni della visione artificiale è nel campo dei robot mobili. Il vantaggio principale di lavorare con la visione artificiale per la robotica è la capacità di automatizzare l'estrazione di informazioni dall'ambiente con l'uso di immagini. Queste informazioni possono essere utili per localizzare e mappare l'ambiente. Questo lavoro è strutturato per presentare una metodologia formale e una chiara spiegazione delle tecniche di apprendimento automatico per la segmentazione e la localizzazione di oggetti in un determinato spazio e come può essere implementata con una combinazione della teoria dei robot mobili per stimare la posizione dei robot mobili e degli ostacoli con la utilizzo di telecamere sul tetto. Inoltre, lo scopo di questo progetto è progettare algoritmi per la semplice calibrazione dei parametri per consentire a questi algoritmi di funzionare correttamente in diverse condizioni della fotocamera. Con questo metodo, l'obiettivo è localizzare i robot indipendentemente dalle loro geometrie e dallo spazio in cui si muovono.