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VISUAL SERVOING, UNA NUEVA TENDENCIA DE CONTROL
PRIMERA PARTE: ADQUISICIN Y PROCESAMIENTO DE IMGENES CON MATLAB
IMT LUIS MANUEL GARCA MARTNEZ.
DOCENTE DE LA ACADEMIA DE INGENIERA MECATRNICA
RESUMEN
El presente trabajo tiene como finalidad presentar los elementos bsicos para formalizar un
sistema de control de un robot manipulador o sistema mecatrnico, a partir de una tcnica derivada
de la visin artificial denominada Visual Servoing. Los nuevos estndares de calidad a nivel
internacional dentro de los procesos de manufactura, demandan la formulacin de nuevos
esquemas de control que respondan a necesidades cada vez ms exigentes en precisin, rapidez
y repetibilidad. Actualmente, la inteligencia artificial se muestra como una respuesta moderna y en
pleno desarrollo para generar, en conjunto con los esquemas de control clsicos, procesos y
procedimientos an ms precisos.
PALABRAS CLAVE
Procesamiento de Imgenes, Robtica, Visin artificial, Control, MATLAB.
INTRODUCCIN
Las operaciones automatizadas realizadas por robots manipuladores dentro de una lnea de
produccin, requieren de un nivel cada vez ms alto de precisin, exactitud y desempeo. Es por
lo anterior, que el diseo de nuevos sistemas de control lleva implcita la aplicacin de retos
tericos que solucionen esencialmente los problemas de origen prctico, los cuales, no pueden
ser corregidos por medio de algoritmos habituales.
El problema general del control en coordenadas articulares de robots manipuladores, es el anlisis
de trayectoria o de movimiento. ste consiste en determinar los pares aplicados a los
servomotores que integran las articulaciones, de tal forma que las posiciones asociadas a las
coordenadas del robot sigan con exactitud la posicin deseada. De este modo, el objetivo de
control se resume a posicionar el extremo final del robot en un punto deseado y hacer que ste
permanezca ah por un periodo de tiempo indefinido.
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En la prctica, una estrategia de control se lleva a la etapa de evaluacin experimental o de
simulacin, a travs de reglas gramaticales o sintaxis de un lenguaje de programacin, como
puede ser: C, C++, Java, o MATLAB, donde el algoritmo de control es la implementacin de un
modelo matemtico representativo de la ley de control dentro de dicho lenguaje.
(Reyes Corts, 2011.)
CONTROL POR VISIN
Un sistema de visin artificial, que imita la accin del ojo humano, se compone principalmente de
una cmara de video, dispositivos electrnicos, y programacin para poder interpretar la
informacin visual en un monitor. Estos sistemas permiten medir, sin interaccin humana, la
posicin y orientacin del propio robot, as como de cualquier objeto dentro del espacio de trabajo.
Al control de robots manipuladores mediante informacin visual proporcionada por una cmara,
en un esquema de control retroalimentado, se le denomina control por visin o Visual Servoing. El
cual puede ser empleado por el sistema de control, tanto para la planificacin de trayectorias, como
para el control de retroalimentacin.
El control por visin es el resultado de fusionar varias disciplinas, como son: la visin artificial, la
teora de control, la computacin y por supuesto, la robtica. Su objetivo es incorporar dentro del
lazo de control la informacin visual obtenida a partir del sistema de visin, para crear una variable
de error definida por el conjunto de caractersticas propias de las imgenes, tales como: el color,
el contorno, la posicin y la forma.
La informacin proporcionada por un sistema de visin, que puede incluir una o ms cmaras en
diferentes configuraciones, retroalimenta al algoritmo de control para que ste gue la posicin del
robot y su efector final hacia una entidad, denominada objetivo. As, una de las ventajas de Visual
Servoing, es la capacidad que le confiere al robot no solo de observar, sino de interactuar e incluso
manipular los objetos de su entorno. La arquitectura ms simple se basa en el objetivo esttico y
la generacin de la trayectoria hacia un punto especfico de su imagen.
Visual Servoing utiliza algunos algoritmos para la extraccin de informacin numrica relacionada
con la identificacin de parmetros en las imgenes. Dichos parmetros se usan para estimar la
posicin de la cmara con respecto a los objetos y la posicin de los objetos respecto a la cmara,
mediante la integracin de mapeos lineales entre la velocidad de la cmara y el espacio
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operacional. Los mtodos analticos de estimacin de posicin se basan en la medicin de un
determinado nmero de puntos, denominados propiamente correspondencias, dentro del
elemento o elementos, que aparecen en la escena.
Considere por ejemplo, un robot manipulador equipado con una cmara, que tiene que tomar un
objeto utilizando un dispositivo de agarre. A travs de la visin, el robot puede adquirir informacin
capaz de identificar la relacin del objeto con respecto a la pinza. Esta informacin permite al
sistema de control planificar una trayectoria que lleva el manipulador en una configuracin de
agarre apropiada, calculada sobre la base de la estructura y la forma del objeto.
La planificacin de trayectorias en un robot manipulador mediante Visual Servoing, se puede
realizar usando un solo controlador de movimiento que utilice los registros visuales como un bucle
abierto para insertar la posicin deseada en el esquema de control del robot, dicha configuracin
conocida como ver y mover, puede estar basada en la posicin o en las caractersticas de la
imagen del objeto. Sin embargo, dicha configuracin tiene la desventaja de hacer al sistema muy
sensible a incertidumbres, debidas principalmente, a la falta de precisin en el posicionamiento del
manipulador, ya que el esquema de control no considera el hecho de que el objeto pueda cambiar
de posicin mientras que la pinza consigue la posicin ms adecuada para tomarlo.
Por otro lado, existe una configuracin alterna denominada servo visual en la cual, las mediciones
efectuadas por la cmara sirven de retroalimentacin directa al sistema de control cartesiano del
robot. Estas mediciones se usan para calcular el vector de error ms apropiado, definido por la
posicin del objeto y la posicin del efector final, lo que permite realizar correcciones inmediatas
en la trayectoria del robot para seguir al objetivo, an si este se encuentra en constante
movimiento.
Los esquemas de control basados en visin se pueden dividir en dos categoras, es decir, aquellos
que realizan control visual en el espacio operativo, Visual Servoing basado en Posicin y aquellos
que realizan control visual en la escena de la imagen tambin llamado, Visual Servoing basado
en Imagen. La principal diferencia entre estas dos configuraciones es que la primera utiliza
mediciones visuales para reconstruir la posicin relativa del objeto respecto al robot o viceversa,
mientras que el segundo esquema est basado en la comparacin de las caractersticas de la
imagen del objeto entre la posicin actual y la deseada. Aunque tambin hay esquemas que
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comparten caractersticas comunes de ambas categoras, los cuales se denominan: Hybrid Visual
Servoing.
Resulta evidente que una caracterstica clave del control visual, en comparacin con el control de
fuerza y el control de movimiento, es el hecho de que las variables controladas no se miden
directamente por un sensor. En este esquema de control, las variables se adquieren a partir de las
magnitudes obtenidas mediante clculos complejos, los cuales se basan en algoritmos de
procesamiento de imgenes y sistemas computacionales de visin. Otros aspectos a tener en
cuenta para el control basado en visin son: el tipo y las caractersticas de la cmara. Ya que sta
puede ser monocromtica o a color, de baja o alta resolucin, de longitud focal fija o variable, as
como, la tecnologa usada en la cmara que puede ser CCD o CMOS.
PROCESAMIENTO DE IMGENES
La primera fase de Visual Servoing es la adquisicin y el procesamiento de imgenes. Para
entender mejor estos conceptos, considere el funcionamiento de una cmara monocromtica
simple que cuente con una pantalla propia. Cuando esta cmara captura las imgenes,
inmediatamente las procesa en tiempo real y las muestra como un cuadro en la pantalla;
analizando propiamente la captura, se pueden observar los parmetros caractersticos de la
imagen: el contorno y la forma. Dichos parmetros vienen dados por valores de intensidad
luminosa variante dentro de la escala de grises, que dependen del objeto, del ambiente y de la
resolucin de la cmara.
Imagen 1. Captura de imagen en escala de grises.
Ahora imagine que utiliza varias de estas cmaras para capturar el mismo objetivo desde
diferentes puntos de vista. Adems de los parmetros mencionados anteriormente, es posible
obtener algunas relaciones geomtricas entre la perspectiva de cada cmara, como pueden ser:
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ngulos entre los focos o posiciones relativas entre los puntos de captura. Estas relaciones de
posicin entre las cmaras, pueden ser utilizadas para definir algunos aspectos de orientacin y
referencia del objetivo, como por ejemplo: si los parmetros hacen referencia a un contorno dentro
de una escena de dos dimensiones o a un objeto dentro del espacio tridimensional.
De este modo, se puede afirmar que el conjunto de parmetros y relaciones geomtricas
concernientes a un objeto, son la base de las tcnicas de estimacin que ayudan a representar
objetivos dentro del espacio de trabajo de un robot manipulador. En este sentido la parte ms
importante para la obtencin de imgenes reside en la calibracin de la cmara, la cual es
necesaria para el clculo de los parmetros intrnsecos que como puede verse, relacionan las
cantidades medidas en el plano al que hacen referencia.
Imagen 2. Captura de un objetivo utilizando tres cmaras a la vez.
La informacin visual, a diferencia de la informacin proporcionada por otros tipos de sensores, es
muy rica y variada por lo que requiere complejas transformaciones computacionales antes de que
pueda ser utilizada para el control de un sistema robtico. El objetivo de estas transformaciones
es la extraccin de la informacin numrica de la imagen, que proporciona una descripcin
sinttica y robusta de los objetos de inters en la escena, a travs de los parmetros caractersticos
de la imagen. Para este fin, se requieren dos operaciones bsicas; la primera, denominada
segmentacin, que es la obtencin de una representacin adecuada para la identificacin de
caractersticas medibles de la imagen; y la segunda, denominada interpretacin, la cual se refiere
a la medicin de los parmetros de caractersticas de la imagen.
La informacin de la fuente est contenida en una memoria de cuadros, que es la matriz de
memoria bidimensional, la cual representa la muestra espacial de la imagen en el conjunto de
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pxeles. La tambin denominada funcin de la imagen, se define como una funcin vectorial cuyos
componentes representan los valores de una o ms cantidades fsicas relacionadas con el pxel,
en una forma muestreada y cuantificada.
Por ejemplo, en el caso de imgenes a color, la funcin de imagen definida sobre un pxel de
coordenadas ( xi, yi ) tiene tres componentes: Ir ( xi, yi ), Ig ( xi, yi ) e Ib ( xi, yi ), correspondientes
a la intensidad de la luz en las longitudes de onda del rojo, verde y azul.
Para una imagen monocromtica, en blanco y negro, la funcin de imagen es escalar y coincide
con la intensidad de la luz en tonos de gris I ( xi, yi ), tambin conocida como escala de grises.
El nmero de niveles de gris depende de la resolucin de la escala adoptada, sin embargo, en
todos los casos dicha escala se encuentra limitada en sus extremos por el blanco y el negro, que
corresponden a los lmites mnimo y mximo en la escala de grises. Actualmente se adoptan
sistemas que constan de una escala de 256 niveles de gris que pueden ser representados por un
nico byte de memoria.
Una representacin de la memoria de cuadros, que resulta particularmente til para el tratamiento
posterior de la imagen, es el histograma de niveles de gris, que proporciona la frecuencia de
aparicin de cada uno de los niveles de gris dentro de la imagen. Cuando los niveles de gris se
cuantifican de 0 a 255, se obtiene un determinado nmero de cuadros que pertenecen al mismo
tono de gris. De este modo, si el nmero de repeticiones de cada uno de los tonos de gris se divide
entre el nmero total de pixeles se obtiene un histograma normalizado.
Imagen 3. Histograma de los niveles de gris.
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ALGORITMO DE PROCESAMIENTO DE IMGENES
A continuacin, se presenta una aplicacin en MATLAB que obtiene los parmetros caractersticos
de una imagen en tiempo real. Estos parmetros pueden ser usados, mediante una interfaz
apropiada, como una retroalimentacin al sistema de control articular de un robot manipulador
para posicionarlo en un punto especfico.
La primera parte del cdigo, que se muestra en la imagen 4, se usa para realizar la adquisicin de
datos en formato de video. Este conjunto de instrucciones otorgan argumentos sobre el tipo y
modo de adquisicin de informacin. En este caso, el nombre de la cmara, el nmero de
dispositivo, el formato, as como la velocidad de adquisicin en cuadros por disparo. Cabe
mencionar que estos datos dependen exclusivamente de la cmara con la que se realiza la
adquisicin, por lo que pueden variar de un dispositivo a otro.
Imagen 4. Inicializacin y adquisicin de informacin visual.
La segunda parte del cdigo despliega el procesamiento de la imagen (ver imagen 5) donde se
observa que se debe realizar una conversin de formato, partiendo del original RGB a otro definido
en escala de grises. Consecutivamente, se dan las instrucciones para mostrar en pantalla dicha
imagen junto con su histograma, el cual permite identificar el nivel de cada uno de los tonos de
gris que conforman la imagen.
Posteriormente, se realiza la conversin de escala de grises a blanco y negro, a partir de un dato
crtico, conocido como umbral. El dato de umbral, depende de las condiciones de luz que presenta
la zona donde se ejecuta el cdigo, y su funcin es servir de parmetro para obtener una imagen
binaria que pueda ser usada para constituir el contorno del objetivo deseado.
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Imagen 5. Estructuras de cdigo utilizadas para procesar la imagen.
En la imagen 6, se expresan las instrucciones necesarias para obtener el centroide del contorno,
que por definicin es el punto hipottico donde se concentra toda la masa de una figura geomtrica.
En este punto, es a donde debe dirigirse la herramienta del robot para poder manipular el objetivo
fsico capturado en la imagen.
Imagen 6. Obtencin del centroide de la figura.
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En la ltima parte del algoritmo, mostrada en la imagen 7, se indica la asignacin a una variable
de la imagen binaria invertida y su posterior despliegue en pantalla, as como la representacin
del centroide dentro del contorno.
Imagen 7. Cdigo para obtener y mostrar el centroide del contorno.
RESULTADOS
Los resultados de la adquisicin y procesamiento de imgenes en tiempo real, realizados a partir
del algoritmo anterior, se pueden resumir como:
1. Obtencin de la imagen en formato RGB
2. Conversin de RGB a escala de grises.
3. Obtencin del histograma que muestra las frecuencias en los tonos de gris.
4. Conversin de escala de grises a imagen binaria, a partir del dato de umbral.
5. Obtencin de la imagen invertida.
6. Despliegue de la imagen invertida con su centroide.
A continuacin se expone un ejemplo de aplicacin:
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Se us como muestra una bebida embotellada que se coloc en una superficie de color uniforme.
El algoritmo realiza el tratamiento descrito en la seccin anterior y muestra los siguientes
resultados:
Imagen 8. Procesamiento de imgenes con MATLAB.
Imagen 9. Obtencin del centroide dentro del contorno que representa el lquido dentro de la botella.
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Imagen 10. Tiempo de ejecucin y coordenadas del centroide.
CONCLUSIONES
1. La inteligencia artificial se muestra como una respuesta moderna y en pleno desarrollo para
generar procesos y procedimientos an ms precisos en conjunto con los esquemas de control
clsicos.
2. Visual Servoing utiliza algunos algoritmos para la extraccin de informacin numrica
relacionada con la identificacin de parmetros en las imgenes. Dichos parmetros se usan para
estimar la posicin de la cmara con respecto a los objetos y la posicin de los objetos respecto a
la cmara, mediante la integracin de mapeos lineales entre la velocidad de la cmara y el espacio
operacional.
3. Se puede afirmar que el conjunto de parmetros y relaciones geomtricas concernientes a un
objeto, son la base de las tcnicas de estimacin que ayudan a representar objetivos dentro del
espacio de trabajo de un robot manipulador.
FUENTES
1. Gulrez Tauseef. Advances in Robotics and Virtual Reality. Ed. Springer, 2012.
2. Reyes Corts, Fernando. Robtica Control de Robots Manipuladores. Ed. Alfaomega, 2011.
3. S. Nise, Norman. Control Systems Engineering. Ed. Wiley, 2011.
4. Kelly R. Control of Robot Manipulators in Joint Space. Ed. Springer, 2010.
5. Siciliano, Bruno. Robotics Modelling, Planning and Control. Ed. Springer, 2010.