Desarrollo de aplicaciones de procesamiento de video o imágenes orientadas hacía vehículos autónomos

• Desarrollo de aplicaciones de procesamiento de video o imágenes orientadas hacía vehículos autónomos bajo condiciones de visión no ideales para la realidad costarricense.

La tecnología orientada hacia vehículos autónomos ha presentado un avance sin precedentes en la última década gracias al desarrollo de algoritmos complejos de procesamiento e introducción de hardware de alto desempeño para estas estructuras. Costa Rica no está exenta de este tipo de tecnología con aplicaciones no solo en el campo vial, sino también en agricultura, exploración de terreno, infraestructura y otros campos. Estos dispositivos cuentan con una amplia gama de sensores para monitorear su entorno y usar esta información para análisis, procesamiento y toma de decisiones en ámbitos de transporte, agrícolas, acuáticos, submarinos, guerra y otros.

Típicamente los vehículos aéreos y terrestres usan sensores del tipo LiDAR (Light Detection and Ranging), los cuales miden de forma precisa la profundidad de su entorno (bajo condiciones de clima ideales), los datos masivos generados por este y otros sensores son usualmente procesados mediante métodos de aprendizaje profundo, los cuales tienen un requerimiento de computación de alto desempeño.

Los sistemas de vehículos autónomos se verían beneficiados con opciones para su procesamiento que sirva como apoyo en caso de fallo del sensor LiDAR, aliviando la dependencia de un solo tipo de sensor para obtener la profundidad de los objetos y el entorno (inclusive bajo condiciones no ideales). El trabajo propuesto en este proyecto propone presentar un algoritmo alternativo para hacer más robusto el procesamiento de profundidad, respaldando el funcionamiento del sensor LiDAR a través del uso de cámaras y técnicas de procesamiento de video e imágenes para optimizar previamente el desempeño de algoritmos posteriores que usan aprendizaje profundo, reduciendo la cantidad de computaciones sin sacrificar el rendimiento del sistema. Al usar técnicas de visión por computador se podría optimizar el uso del hardware de los vehículos autónomos, inclusive incluyendo técnicas para procesamiento de escenarios con condiciones ambientales no ideales (lluvia, neblina, oscuridad y otros), particularmente para la realidad costarricense. Los casos de estudio a aplicar de la realidad costarricense en este proyecto serán: mapeo de infraestructura urbana y monitoreo de crecimiento de cultivos de café en un área inferior a una hectárea.

El aporte principal de esta propuesta es integrar algoritmos para generación de modelos tridimensionales a partir de imágenes bidimensionales en conjunto con uno o varios vehículos autónomos aéreos. Este sistema será validado en el área de topografía urbana costarricense, se escoge esta área pues la generación de estos modelos es compleja ante la diversidad de estructuras presentes en diversos ambientes los cuales no siempre tienen condiciones de visión ideales. Dicha validación se realiza comparando el desempeño del producto final de esta propuesta contra el modelo de elevación digital cotejado, generado por el proyecto: Generación de manchas de inundación de la cuenca alta del Río Agua Caliente, realizado por la escuela de Ingeniería Agrícola en conjunto con la Comisión Nacional de Emergencia (CNE). El desarrollo de este proyecto será guiado por el criterio experto del profesor Lic. Fernando Watson Hernández de la escuela de Ingeniería Agrícola, quien es usuario de la topografía urbana para el campo de hidráulica fluvial. El criterio del señor Watson servirá para definir la extensión del terreno a analizar y su resolución