Mobile robotics research is currently interested on exporting autonomous navigation results achieved in indoor environments, to more challenging environments, such as, for instance, urban pedestrian areas. Developing mobile robots with autonomous navigation capabilities in such urban environments supposes a basic requirement for a upperlevel service set that could be provided to an users community. However, exporting indoor techniques to outdoor urban pedestrian scenarios is not evident due to the larger size of the environment, the dynamism of the scene due to
pedestrians and other moving obstacles, the sunlight conditions, and the high presence of three dimensional elements such as ramps, steps, curbs or holes. Moreover, GPS-based mobile robot localization has demonstrated insufficient
performance for robust long-term navigation in urban environments.
One of the key modules within autonomous navigation is localization. If localization supposes an a priori map, even if it is not a complete model of the environment, localization is called map-based. This assumption is realistic since current
trends of city councils are on building precise maps of their cities, specially of the most interesting places such as city downtowns. Having robots localized within a map allows for a high-level planning and monitoring, so that robots can
achieve goal points expressed on the map, by following in a deliberative way a previously planned route.
This thesis deals with the mobile robot map-based localization issue in urban pedestrian areas. The thesis approach uses the particle filter algorithm, a well-known and widely used probabilistic and recursive method for data fusion and state estimation. The main contributions of the thesis are divided on four aspects: (1) long-term experiments of mobile robot 2D and 3D position tracking in real urban pedestrian scenarios within a full autonomous navigation framework, (2) developing a fast and accurate technique to compute on-line range observation models in 3D environments, a basic step required by the real-time performance of the developed particle filter, (3) formulation of a particle filter that integrates asynchronous data streams and (4) a theoretical proposal to solve the global localization problem in an active and cooperative way, defining cooperation as either information sharing among the robots or planning joint actions to solve a common goal.
Actualment, la recerca en robòtica mòbil té un interés creixent en exportar els resultats de navegació autònoma
aconseguits en entorns interiors cap a d'altres tipus d'entorns més exigents, com, per exemple, les àrees urbanes
peatonals. Desenvolupar capacitats de navegació autònoma en aquests entorns urbans és un requisit bàsic per poder
proporcionar un conjunt de serveis de més alt nivell a una comunitat d'usuaris. Malgrat tot, exportar les tècniques
d'interiors cap a entorns exteriors peatonals no és evident, a causa de la major dimensió de l'entorn, del dinamisme
de l'escena provocada pels peatons i per altres obstacles en moviment, de la resposta de certs sensors a la
il.luminació natural, i de la constant presència d'elements tridimensionals tals com rampes, escales, voreres o forats.
D'altra banda, la localització de robots mòbils basada en GPS ha demostrat uns resultats insuficients de cara a una
navegació robusta i de llarga durada en entorns urbans.
Una de les peces clau en la navegació autònoma és la localització. En el cas que la localització consideri un mapa
conegut a priori, encara que no sigui un model complet de l'entorn, parlem d'una localització basada en un mapa.
Aquesta assumpció és realista ja que la tendència actual de les administracions locals és de construir mapes precisos
de les ciutats, especialment dels llocs d'interés tals com les zones més cèntriques. El fet de tenir els robots localitzats
en un mapa permet una planificació i una monitorització d'alt nivell, i així els robots poden arribar a destinacions
indicades sobre el mapa, tot seguint de forma deliberativa una ruta prèviament planificada.
Aquesta tesi tracta el tema de la localització de robots mòbils, basada en un mapa i per entorns urbans peatonals. La
proposta de la tesi utilitza el filtre de partícules, un mètode probabilístic i recursiu, ben conegut i àmpliament utilitzat
per la fusió de dades i l'estimació d'estats. Les principals contribucions de la tesi queden dividides en quatre aspectes:
(1) experimentació de llarga durada del seguiment de la posició, tant en 2D com en 3D, d'un robot mòbil en entorns
urbans reals, en el context de la navegació autònoma, (2) desenvolupament d'una tècnica ràpida i precisa per calcular
en temps d'execució els models d'observació de distàncies en entorns 3D, un requisit bàsic pel rendiment del filtre de
partícules a temps real, (3) formulació d'un filtre de partícules que integra conjunts de dades asíncrones i (4) proposta
teòrica per solucionar la localització global d'una manera activa i cooperativa, entenent la cooperació com el fet de
compartir informació, o bé com el de planificar accions conjuntes per solucionar un objectiu comú.
