VIPro-TEC: Desarrollo de una Tecnología basada en Procesamiento de Video e Imágenes Orientada Para Vehículos Autónomos Bajo Condiciones de Visión No Ideales

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 usan esta información para análisis, procesamiento y toma
de decisiones en ámbitos de transporte, agrícolas, acuáticos, submarinos, guerra y otros. Un vehículo autónomo de tipo aéreo o terrestre (como los planteados en esta propuesta) usan
sensores de tipo LiDAR (Light Detection and Ranging). 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, ya que utilizan inteligencia artificial y redes neuronales para su desarrollo. Para minimizar este problema, los sistemas de vehículos
autónomos se verían beneficiados con opciones para su procesamiento que sirvan 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 una tecnología alternativa al LiDAR el cual permita hacer más
robusto el procesamiento de profundidad. La tecnología propuesta en este proyecto está basada en 3 aspectos fundamentales: desarrollo de algoritmos para estimación monocular mediante el uso
de aprendizaje automático y procesamiento de imagen clásico, su implementación computacional y su implementación y construcción en un drone tipo vehículo aéreo no tripulado (UAV). Dicha
tecnología respaldaría el funcionamiento del sensor LiDAR a través del uso de cámaras y técnicas de procesamiento de vídeo 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. Por otra parte, al usar técnicas de visión por computador, se puede
optimizar el uso del hardware de los vehículos autónomos, inclusive incluyendo las 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 en mapeo de infraestructura urbana. El aporte principal de
esta propuesta es integrar los algoritmos desarrollados a partir de esta investigación para generación de modelos tridimensionales a partir de imágenes bidimensionales en conjunto con uno
o varios vehículos aéreos no tripulados (UAV). 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 realizará 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).

Desarrollar un vehículo aéreo no tripulado basado en un
nuevo enfoque de procesamiento de imágenes, libre de un sensor LiDAR, para el
procesamiento confiable del entorno en condiciones de visión no ideales para la
topografía urbana costarricense.

Escuela de Matemáticas. Matemática aplicada: modelación, simulación, inteligencia artificial, análisis de
datos,visualización de información, optimización y aplicaciones a la ingeniería y a las ciencias. Área Académica
Ingeniería en Computadores: Sistemas embebidos, arquitectura y organización de computadores,inteligencia
artificial y robótica, redes y sistemas de comunicación para sistemas computacionales, interacción
humanomáquina,aplicaciones de la computación en diferentes dominios, computación de alto desempeño.