Sistema compacto de captura y generación de nube de puntos en 3D mediante combinación de tecnología láser, servo eléctrico y Raspberry Pi Defensa PFM, Borja Pozo Larrocha 1 Datos básicos del proyecto Alumno: Borja Pozo Larrocha. Director tecnológico y de gestión del proyecto UPV/EHU: Dr. Aitzol Zuloaga. Director de gestión del proyecto IK4-TEKNIKER: Iñaki Maurtua. Director tecnológico del proyecto IK4-TEKNIKER: Carlos Tubío. Unidad: Sistemas Autónomos e Inteligentes. Fecha de comienzo del proyecto: 7 de octubre de 2013. Fecha de finalización: 30 de abril de 2014. 2 1
Índice 1. Estado del arte 2. Objetivos 3. Sistema 4. Principio de medida 5. Sistema de control 6. Plan de pruebas 1. Resultados de precisión del sistema 2. Resultados de calibración del sistema 7. Verificaciones 8. Conclusiones 9. Futuro trabajo 10. Relaciones con asignaturas del máster 3 1-Estado del arte KTBOT Nubes de puntos Visión robótica Topografía Ortodoncia Arqueología Raspberry Pi Reproductor HD Centro de datos Fotoplestismo Láser inteligente 4 2
2-Objetivos Implementación de un sistema autónomo, compacto y de menor coste para la monitorización del entorno en forma de nube de puntos en 3D y adquirida mediante combinación de movimiento de servo eléctrico y láser range finder. 5 2-Objetivos (Desarrollo software) 6 3
3-Sistema Hardware, Software y Comunicaciones Láser Protocolo SCIP 2.0 Raspberry Pi Láser UTM-30 LX/LN USB SO RASPBIAN Raspberry Pi Ethernet PC PC USB TCP/IP Raspberry Pi Servo MX-28 Hokuyo RS-485 Raspicomm SO UBUNTU Cliente Ethernet Servidor Servo Comandos en hexadecimal RS-485 Raspicomm+Raspberry Pi 7 4-Principio de medida METODOLOGÍA 1. Escoger posición de referencia 2. Traslaciones y rotaciones de los ejes X, Y, Z 3. Obtención de coordenadas X láser, Y láser (con láser) 4. Obtención de ángulo θ (con servo) 5. Cálculo y obtención de las coordenadas finales X, Y, Z de cada punto de la nube 8 4
4-Principio de medida Rotación z 4 x 4 Translación horizontal z 2 d 1 z 1 θ z 0 θ x 0 x 1 R Ecuaciones para la generación de la nube de puntos x 2 y 4 L z 3 d 2 y 2 x 3 y 0 y 1 Sistema de referencia = = = Translación vertical y 3 x 0, y 0, z 0 = sistema de referencia d 1 = distancia entre sistema de referencia y sensor del láser d 2 = distancia entre sistema de referencia y eje del servo L = distancia entre sistema de referencia y altura del láser R = rotación de servo y láser para realizar captura de puntos en 3D 9 Escaneo continuo 2 #'*+(%! ó#! ó# )* +*,*+*#! % = 360 11.38 4-Principio de medida Escaneo discontinuo 2! ó# %!&'%(! ó# )* +*,*+*#! % = 360 11.38 θ........ Θ 2 + Θ1 ( pendiente ) ( num _ puntos _ láser ) 4095 pos/360º θ 2 Θ 2 + Θ1 2 θ 1 t 1 t 2 t Posición del servo antes de comenzar la lectura en el láser Posición del servo tras finalizar la lectura en el láser Lectura real Interpolación implementada Interpolación descartada Angulo=0 o 10 5
5-Sistema de control Sistema software basado en máquina de estados Servidor Cliente 11 5-Sistema de control Escaneo continuo Escaneo discontinuo 12 6
5-Sistema de control Servidor Cliente main.h main.c main.c main.h Arquitectura software Read_ write_ data.h servo.h laser.h system.h capture.h Read_ write_ data.c servo.c laser.c Código encapsulado system.c capture.c 13 6-Plan de pruebas Objetos a utilizar: 5 diferentes estructuras geométricas. Realización y comparativa de resultados con opción 1 y opción 2. Realización y comparativa de resultados en pos 1 y pos2. Resultados con diferentes velocidades del servo. Resultados con los diferentes láseres. Siempre misma cantidad de puntos en la nube? Mínimo tamaño de objeto detectable. Posición 1 Posición 2 14 7
6.1-Resultados de precisión del sistema Láser UTM-30 Láser UGB-04 Velocidad 0.1 Velocidad 0.7 Escaneo continuo Escaneo discontinuo 15 6.1-Resultados de precisión del sistema 5 piezas patrón diferentes Medida Objeto encontrado Núm. Puntos Max. Noise (mm) 1especial1m1laserpos1_01 Si 2555 0,5 1especial1m1laserpos1_03 Si 905 0,9 1especial1m1laserpos1_07 Si 351 1,5 1especial1m1laserpos1_1 No - - 1especial2m1laserpos1_01 Si 697 1,1 1especial2m1laserpos1_03 Si 250 1,5 1especial2m1laserpos1_07 No - - 1especial2m1laserpos1_1 No - - 2especial1m1laserpos1_01 Si 6259 0,3 2especial1m1laserpos1_03 Si 2328 0,5 2especial1m1laserpos1_07 Si 1026 0,8 2especial1m1laserpos1_1 Si 650 1,2 2especial2m1laserpos1_01 Si 1885 0,6 2especial2m1laserpos1_03 Si 726 1,2 2especial2m1laserpos1_07 Si 309 1,5 2especial2m1laserpos1_1 No - - Ejemplo de visualización de los resultados 270 capturas diferentes Porcentaje afirmativo Cubo 45.83 Esfera 60.41 Cilindro 66.66 Especial 37.5 Agujero 37.5 pos1 53.79 pos2 50 1m 60.58 2m 39.58 Escaneo continuo 40 Escaneo discontinuo 63 Láser UTM-03 67 Láser UBG-04 36 Param. Vel. 0.1 79.41 Param. Vel. 0.3 75 Param. Vel. 0.7 26.56 Param. Vel. 1 15.62 Resumen de los resultados obtenidos 16 8
6.2-Resultados de calibración del sistema Imagen real Captura discontinua Láser UTM-30 Parámetro de movimiento 0.3 Captura continua 17 6.2-Resultados de calibración del sistema Diferencia máx. 2 piezas patrón y 1 openspace Diferencia mín. Media Var. Media Des. Láser Páram. De movimiento Escaneo Distan. 314 23 4.341 1.693 UTM-30 0.1 Discont. 1.5 m 11247 57 4.351 1.837 UTM-30 0.1 Cont. 1.5 m 335 0 6.712 2.4 UGB-04 0.1 Discont. 1.5 m 271 3 8.472 2.683 UGB-04 0.1 Cont. 1.5 m 75 5 8.06 2.224 UTM-30 0.7 Discont. 1.5 m 144 7 17.74 3.775 UTM-30 0.7 Cont. 1.5 m 316 0 12.034 2.682 UGB-04 0.7 Discont. 1.5 m 364 0 58.28 5.927 UGB-04 0.7 Cont. 1.5 m 15 1 47.665 5.48 UTM-30 0.3 Discont. 30 m 11 2 261.887 12.6 UTM-30 0.3 Cont. 30 m 50 capturas 18 9
7-Verificaciones Precisión del sistema La precisión y los resultados mas favorables con el láser UTM-30 que con el láser UGB-04. mas favorables en la posición 1 que en la posición 2. menos favorables cuanto a mayor distancia se encuentre el/la objeto/superficie a escanear. La probabilidad de reconstrucción de un objeto es mayor cuanto mayor sea su tamaño es menor cuanto mas complejidad geométrica tenga. es mayor con el tipo de escaneo discontinuo que con el continuo. Cuanto mayor sea el parámetro de velocidad configurado, mayor ruido (desviación típica) tendrán los puntos de la nube capturada. 19 7-Verificaciones Calibración del sistema La diferencia entre la cantidad de puntos entre diferentes capturas con los mismos parámetros no es considerable. Influyen en la varianza y desviación típica de los puntos y las coordenadas de la nube de puntos las siguientes variables: Mayor cantidad de puntos en la nube El tipo de láser Tipo de escaneo El parámetro de velocidad El parámetro de velocidad afecta en mayor medida a los parámetros estadísticos que el tipo de láser o el tipo de escaneo. 20 10
8-Conclusiones 1. Mayor cantidad de opciones de configuración en el escaneo que en el sistema de KTBOT. 2. Se debe tener en cuenta la diferencia entre los tipos de escaneo y los parámetros de configuración para cada aplicación deseada. 3. Sistema adecuado para escanear objetos mayores de 50 cm 2, aunque dependiente de los parámetros de configuración introducidos por el usuario. 4. El tamaño y el consumo del sistema se reducen considerablemente. 5. La calidad de las nubes de puntos creadas es muy dependiente del láser, del parámetro de velocidad y del tipo de escaneo. 6. El sistema implementado en el robot KTBOT se ha mejorado y puede ser reemplazado por este prototipo, es decir, se ha logrado el objetivo prioritario del proyecto. 21 Nube de puntos con color 9-Futuro trabajo Coordenadas del espacio X, Y, Z Coordenadas de color R,G,B Nuevo sensor Nube de puntos con datos X,Y,Z,R,G,B Contenido de un punto de la nube Cantidad de posiciones del servo Cantidad de puntos del láser 22 11
10-Relaciones con asignaturas del máster SOL MC DBM ASD GPP MFI Programación de las comunicaciones Programación de los µcontroladores Fundamentos de los sistemas con µcontroladores Fundamentos de las comunicaciones digitales Gestión y documentación del proyecto Ética, evitar fraude y estado del arte 23 Eskerrik asko Gracias Thank you 24 12