Este proyecto muestra como a través del procesamiento de una imagen panorámico cenital del entorno de movimiento de un robot móvil, el sistema es capaz de guiarlo de manera eficiente y dinámica a través de una serie de obstáculos hasta el punto de destino indicado desde el computador, de tal modo que no colisione con los objetos presentes en la plataforma. En el proyecto se evaluaron tres fases fundamentales que permitieron llegar a su culminación. Inicia con un algoritmo de reconocimiento de obstáculos por color. El color elegido fue el blanco, ya que contrasta fácilmente con el fondo uniforme de la base negra. Cuando el reconocimiento de los obstáculos fue bueno, se procedió al desarrollo del algoritmo principal del sistema para identificación de trayectorias a partir de esta información. La segunda fase fue el acondicionamiento del ambiente de trabajo, en este se construyó una plataforma con la iluminación adecuada para toda la experimentación requerida a lo largo del proyecto. En esta fase también se hizo el reconocimiento del carro por marcadores visuales de color, en este caso verde y rojo. Finalmente se procede a la recepción y transmisión de datos entre el computador y la Raspberry. Gracias a la buena segmentación tanto de los objetos como de los marcadores, se procede a calcular el ángulo de inclinación del carro. Este ángulo es enviado constantemente a la Raspberry para que esta pueda comparar la posición angular actual del robot móvil con la requerida y así iniciar el movimiento. Además de esto no solo se trabajó con objetos estáticos, sino también dinámicos, es decir cuando están o no en movimiento, pues cuando un objeto interfiere en la trayectoria del carro, este se detiene hasta que el sistema encuentre una nueva ruta.
This project shows how through the processing of a zenith panoramic image of the movement environment of a mobile robot, the system is able to guide it efficiently and dynamically through a series of obstacles to the point of destination indicated from the computer, in such a way that it does not collide with the objects present on the platform. In the project, three fundamental phases were evaluated that allowed to reach its culmination. Start with an obstacle recognition algorithm by color. The color chosen was white, as it contrasts easily with the uniform background of the black base. When the recognition of the obstacles was good, we proceeded to develop the main algorithm of the system to identify trajectories from this information. The second phase was the conditioning of the work environment, in this a platform was built with adequate lighting for all the experimentation required throughout the project. In this phase, the car was also recognized by visual color markers, in this case green and red. Finally we proceed to the reception and transmission of data between the computer and the Raspberry. Thanks to the good segmentation of both objects and markers, we proceed to calculate the angle of inclination of the car. This angle is constantly sent to the Raspberry so that it can compare the current angular position of the mobile robot with the required one and thus start the movement. In addition to this, not only were static objects worked, but also dynamic, that is, when they are in motion or not, because when an object interferes with the trajectory of the car, it stops until the system finds a new route.
