Estimación de zonas transitables en nubes de puntos 3D con redes convolucionales dispersas

Abstract

La correcta evaluación del entorno en tareas como la navegación de robots terrestres o la conducción autónoma de vehículos se debe considerar un requisito mínimo para dotar de independencia a un sistema robótico. En concreto, la navegación de un robot en entornos desconocidos, naturales y desestructurados precisa contar con técnicas que permitan seleccionar sobre qué zonas puede circular el robot. Con el fin de poder aumentar la soberanía de las decisiones autónomas del sistema, en este artículo se propone un método para la evaluación de las nubes de puntos 3D obtenidas mediante un LiDAR con objeto de obtener las zonas transitables, tanto en entornos de carretera como en entornos naturales. Concretamente, se propone una configuración codificador-decodificador dispersa entrenada con características invariantes a rotación, que tiene como fin replicar los datos de entrada asociando a cada punto las características e transitabilidad aprendidas. Los resultados experimentales muestran la robustez y efectividad del método propuesto en entornos de exteriores, llegando a mejorar los resultados de otros enfoques.