Diseño y optimización de landmarks para localización en túneles
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Date
2017
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Abstract
La minería es una de las actividades económicas más importantes del país, y es de interés general automatizar sus distintos procesos para mejorar la seguridad de los trabajadores, aumentar la productividad y reducir los costos de mantención de los vehículos utilizados. Es de especial interés automatizar los procesos de explotación de mineral de galerías subterráneas donde se han implementado distintos procesos parcialmente automatizados mejorando la seguridad de los operadores y reduciendo el desgaste de los vehículos. Uno de los problemas a resolver para lograr la automatización total es localizar al vehículo de forma correcta dentro del escenario de operación para lo cual se han desarrollado numerosos métodos. Sin embargo, no se ha logrado encontrar un buen método de estimación de la localización cuando se recorren túneles rectos homogéneos ya que los métodos convencionales utilizan una infraestructura activa que requiere mantención o requieren de características distintivas del entorno. En este trabajo se implementa un método para encontrar landmarks pasivos volumétricos optimizados y con los parámetros de diseño que mejoran su rendimiento en algoritmos de estimación de posición, junto con dos algoritmos de estimación de la posición relativa del vehículo basados en mediciones de LIDAR de landmarks pasivos volumétricos colocados con anterioridad a lo largo de un túnel recto y homogéneo combinado con sus señales de control. Los algoritmos de estimación se basan en localizar los landmarks a lo largo del túnel con técnicas de matching de modelos a las mediciones, donde ambos algoritmos se diferencian en la utilización de ICP (Iterative Closest Point) con distancia euclidiana punto a punto o una transformaciones rígidas iterativas con distancia de Hausdorff para realizar este calce. Se pudo calcular que los algoritmos exitosamente permiten estimar la posición dependiendo de los landmarks utilizados. Los landmarks optimizados se encontraron mediante un proceso de optimización genética para el cual se utilizaron dos genomas, uno que asume una forma básica y otro que define su forma en sus genes. Con los resultados de las simulaciones se pudo obtener que la forma no altera el desempeño del algoritmo, mientras que sus dimensiones y el espacio entre ellos determina el desempeño en cada caso. El algoritmo de localización relativa fue evaluado en una plataforma skid-steer industrial adaptada para una operación semiautónoma en un escenario artificial que replica las condiciones sensoriales encontradas en un túnel minero. De esta manera se pudo validar exitosamente el desempeño de los landmarks optimizados.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017