Implementação do cálculo de oclusão de intervalo a partir de múltiplos pontos de vista

Abstract

Com o aumento da interação de agentes robóticos com humanos, a área de Raciocínio Espacial Qualitativo provê formalismos que permitem que robôs sejam capazes de raciocinar e fazer representações espaciais semelhantes ao modo como os humanos o fazem. Sendo a visão uma característica fundamental para o raciocínio espacial, muitos trabalhos foram desenvolvidos utilizando a oclusão como base para verificar como as entidades espaciais se relacionam e como representar essas relações. Em um grupo de trabalho que contenha múltiplos agentes (robóticos e humanos) se faz necessário que cada agente seja capaz de interpretar as informações espaciais fornecidas pelos outros agentes, no entanto, na literatura são encontrados poucos trabalhos que integrem múltiplos pontos de vista. Esse trabalho propõe a implementação do Cálculo de Oclusão de Intervalo (COI) que integra os pontos de vista de diferentes agentes robóticos, permitindo que esses agentes raciocinem sobre sua localização e a localização dos demais agentes e objetos presentes em diferentes cenários. Além disso, é proposta uma extensão do Cálculo de Oclusão de Intervalo de modo que para qualquer forma que os objetos e agentes estejam posicionados em um ambiente, seja possível aplicar o Cálculo de Oclusão de Intervalo utilizando uma tabela de transformação de perspectiva para cada situação. Os experimentos foram realizados em ambiente simulado utilizando o ROS e o GAZEBO com os modelos do robô Husky A200 e um quadrotor. Os mesmos experimentos foram realizados com robôs reais no laboratório de robótica do Centro Universitário da FEI utilizando um robô Husky A200, equipado com um Kinect e o quadrotor Pelican. Através da análise dos resultados obtidos foi possível verificar que o COI pode ser aplicado em um ambiente com múltiplos agentes de forma colaborativa, de forma que os agentes sejam capazes de fazer a transformação de perspectivas e checar a consistência dessas informações.

With increasing interaction of robotic agents with humans, the Qualitative Space Reasoning field provides formalisms that allow robots to be able to reason and make spatial representations similar to the way humans do. Since vision is a fundamental feature of spatial reasoning, many works have been developed using occlusion as a basis for verifying how spatial entities relate to and how to represent those relationships. In a team that contains multiple agents (robotics and humans) it is necessary that each agent is able to interpret the spatial information provided by the other agents, however, in the literature are found few works that integrate multiple points of view. This work proposes the implementation of the Interval Occlusion Calculus (IOC) that integrates the points of view of different robotic agents, allowing these agents to reason about their location and the location of other agents and objects present in different scenarios. In addition, it is proposed an extension of the Interval Occlusion Calculus so that for whatever way the objects and agents are positioned in an environment, it is possible to apply the Interval Occlusion Calculus using a perspective transformation table for each situation. The experiments were performed in a simulated environment using ROS and GAZEBO with the Husky A200 robot models and a quadrotor. The same experiments were carried out with real robots in the robotics laboratory of Centro Universitário da FEI using a Husky A200 robot, equipped with a Kinect and the Pelican quadrotor. Through the analysis of the obtained results it was possible to verify that the IOC can be applied in an environment with multiple agents in a collaborative way, so that the agents are able to transform perspectives and check the consistency of these informations