Sistema bio-inspirado para la estimación de velocidades de rotación

Abstract

Actualmente el sensor más utilizado para conocer la inclinación y orientación de un robot o cuerpo de cualquier índole es una IMU, una combinación de acelerómetros, giróscopos y magnetómetros. Sin embargo, tiene un importante defecto y es que periódicamente es necesario calibrarlo debido a que el error que afecta a su medida es de carácter acumulativo. A partir de una serie de estudios en el campo de biología sobre los órganos sensoriales de los insectos, se ha descubierto un mecanismo de percepción de la orientación angular en el espacio sensible de ser reproducido de forma artificial. Dicho mecanismo de percepción consiste en la traducción de intensidades lumínicas y longitudes de onda captados por los ocelos, pequeños ojos compuestos ubicados y orientados de forma estratégica en la parte superior de la cabeza de determinados insectos. La adaptación de este método de forma artificial consistirá en la conversión de imágenes tomadas desde una posición y orientación similar a la observada, en incrementos en los ángulos de Euler del objeto que las toma. Lo cual se llevaría a cabo mediante una red neuronal debido al escaso cocimiento del modelo físico que describiría el fenómeno natural en el que se basa el proyecto, así como al, de nuevo desconocido, funcionamiento interno del sistema cognitivo de un insecto. Es decir, el proyecto consistirá en la programación de una red neuronal capaz de traducir la información recopilada, a la velocidad angular en los ángulos de roll, pitch y yaw. Para lo cual será necesario fabricar una estructura para posicionar tres cámaras imitando la orientación de los ocelos de un insecto y añadirle una IMU para conocer los ángulos que corresponden a cada conjunto de imágenes para poder entrenar y validar la red. Y el objetivo final será, al añadir la red neuronal diseñada, lograr un sistema capaz de sustituir a la IMU, o, al menos servir de complemento al mismo para evitar la mencionada calibración periódica que este necesita.

Currently, the most accepted sensor to know a body’s angular rate is an IMU, an instrument that combines the use of accelerometers, gyroscopes and magnetometers. However, it has a remarkable inconvenient, and it is that it needs a periodical calibration because of the cumulative nature of its error. From a study in the field of biology about insects’ sensory organs, it was discovered an angular rate acquisition mechanism which could be imitated artificially. This mechanism consists on the interpretation of luminous intensities variations sensed by ocelli, a type of simple eyes located on the top of some insects’ head in a particular way. The imitation of this mechanism would consist on the conversion of images taken by cameras located and orientated as similar to the insects’ ocelli as possible, to angular rates. Which would be fulfilled by a neural network due to our incapability to build a mathematical model to describe this phenomenon, as well as to our insufficient knowledge about the internal behavior of an insect’s brain. Summarizing, the Project consists on the programming of a neural network able to translate images into angular rates. Which also means that it will be necessary to build a structure to hold the three cameras in the correct positions, imitating ocelli’s, as well as to hold an IMU, to log the angular rates associated to each image. This last part is essential to train and validate the network designed. The goal would be to, using the network designed, be able to substitute an IMU or at least use it as a complement to avoid the mentioned periodical calibration.