Sistema de localización global WiFi aplicado a la navegación de un robot semiautónomo

Abstract

El objetivo principal de la presente tesis es la obtención de un sistema de localización global basado en medida del nivel de señal recibido en el interfaz WIFI (Wireless Fidelity, "Fidelidad Inalámbrica") de un robot móvil y su aplicación al sistema de navegación semiautónomo del mismo. La tesis se encuentra enmarcada dentro de un proyecto de investigación europeo cuyo titulo es ADVOCATE II:ADVanced On board diagnosis and Control on Autonomous roboTsII. Se estudian los diferentes parámetros que afectan a la medida de la señal WiFi, tales como su estabilidad temporal, las variaciones de pequeña y gran escala, variaciones de pequeña y gran orientación, además de la estabilidad espacial, con el fin de analizar el tipo de señal con el que ser va a trabajar para diseñar el sistema de localización. Asimismo, se estudia el mejor modelo que representa el entorno para poder utilizar este sensor de forma eficiente y útil para la localización. Se propone un sistema de localización WiFi determinístico basado en un mapa a priori obtenido mediante un proceso de entrenamiento además de un sistema de localización probabilístico que emplea la fusión de la medida de la señal WiFi con la información procedente de los ultrasonidos. Con estos sistemas se consigue un posicionamiento global del robot desde el primer momento de funcionamiento del mismo sin utilizar sensores adicionales en el entorno ya que la funcionalidad principal de los sensores WiFi es la de establecer una red de comunicaciones WLAN (Wireless Local Área Network, "Red de Área Local Inalámbrica"). El sistema de localización WiFi se aplica a un sistema de navegación global basado en POMDP (Partially Observable Markov Decisión Proccess, Proceso de Markov Parcialmente Observable) obteniendo una convergencia más rápida que empleando sensores locales típicos como ultrasonidos o láser. Se ha diseñado un sistema automático de aprendizaje, tanto activo como pasivo, con el objetivo de general el mapa radiológico WiFi que será empleado por el sistema de localización, así como de los parámetros necesarios para definir el modelo del POMDP. Este se basa en una modificación del algoritmo Baum-Welch y se ha denominado WSLAM ("Wifi Simultaneous Localization And Mapping", Localización y Mapedado Simultaneos con Wifi). Mediante el aprendizaje pasivo se consigue una adaptación del sistema a las posibles modificaciones que pueda sufrir el entorno. Para validar el sistema de localización y navegación propuestos se ha diseñado una plataforma de desarrollo que incluye un simulador y un prototipo real que utilizan los mismos programas de control. El sistema final es capaz de navegar por el entorno y dirigirse hacia las habitaciones indicadas por el usuario recuperándose ante posibles fallos de localización y ofreciendo una solución robusta a la aplicación de vigilancia a la que se destina el robot terrestre empleado en el proyecto ADVOCATE II.