RRT-Visual: Integrando control visual basado en imagen en el planificador local de algoritmos de planificación de movimiento basados en muestreo

En esta plática, se presentará un nuevo método de planificación de movimientos de robots que anticipa el uso de una ley de control a lazo cerrado basada en visión durante la ejecución de la tarea. Esto se logra incorporando un controlador visual basado en imágenes (IBVS) directamente en la función de steering utilizada por un planificador conocido como árbol aleatorio de exploración rápida (RRT).
Este enfoque requiere una serie de extensiones al método de planificación RRT tradicional.
Primeramente, generamos una nueva estrategia de muestreo que aumenta la información de estado, comúnmente usada, al incluir características de imagen que serán utilizadas por la ley de control IBVS. Estas muestras aumentadas luego son utilizadas por la nueva función de steering, que simula una ley de control IBVS para generar trayectorias locales que extienden el árbol actual. Estas trayectorias deben validarse para garantizar que estén libres de colisiones y que todas las características de imagen permanezcan sin oclusión y dentro del campo de visión de la cámara a lo largo de toda la trayectoria local. Para dar evidencia de la efectividad del método, se presenta un teorema que asegura que el enfoque propuesto es probabilísticamente completo, así como una serie de simulaciones y experimentos en donde se aplica la estrategia en tres sistemas diferentes: un brazo robótico, un vehículo aéreo no tripulado (UAV) y un robot de tipo automóvil, los cuáles hacen uso de una ley de control IBVS. Finalmente, se presentan algunos resultados donde se amplía la estrategia para generar, asintóticamente, trayectorias de costo mínimo en el espacio de estados utilizando control visual.

Resumen curricular:
Rafael Murrieta Cid se graduó de ingeniero físico en el Tecnológico de Monterrey campus Monterrey en 1990, obtuvo el doctorado en robótica, en el Instituto Nacional Politécnico de Toulouse Francia en 1998. Su tesis de doctorado la realizó en el grupo de Robótica e Inteligencia Artificial del LAAS-CNRS en Toulouse. En 1998-1999, fue investigador postdoctoral en el departamento de Ciencias de la Computación en la Universidad de Stanford, California. De 2002 a 2004 hizo una segunda estancia postdoctoral en el Instituto Beckman y en el departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign (UIUC). En 2016 efectuó una estancia sabática en UIUC en Estados Unidos de América y actualmente (2025) está realizando una estancia sabática en el INRIA Université Côte d'Azur en Francia. Desde 2006 trabaja en CIMAT Guanajuato, donde tiene el nombramiento de Investigador Titular D. Él es miembro del Sistema Nacional de Investigadores nivel 3, es miembro de la Academia Mexicana de Ciencias y es Senior Editor de la revista IEEE Transactions on Robotics. Sus áreas de interés son: robótica, planificación de movimientos y teoría de control.

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Lugar: Join Zoom Meeting https://zoom.us/j/99257209466?pwd=ekZGJaNONuDlw0lLBKS0apMSa6vAzj.1

Fecha: 24-01-2025

Hora: 12:00 pm