Los humanos y los animales han evolucionado desarrollando la capacidad de utilizar sus sentidos para sobrevivir. La fusión sensorial, que es uno
de los pilares de esta evolución, se realiza de forma natural por animales y
humanos para conseguir una mejor interacción con el entorno circundante.
La emergencia de nuevos sensores, técnicas de procesamiento avanzado, y
hardware de proceso mejorado, han hecho viable la fusión de muchos tipos
de datos. Actualmente los sistemas de fusión sensorial se han utilizado de
manera extensiva para el seguimiento de objetos, identificación automática, razonamiento, etc. Aparte de otras muchas áreas de aplicación (como la
monitorización de sistemas complejos, el control automático de fabricación
industrial...) las técnicas de fusión también se utilizan en el campo de la
inteligencia artificial y la robótica. Esta tesis aporta el modelo FSR-BAY, para la fusión sensorial robótica. Este modelo tiene en cuenta algunos aspectos que desde nuestro punto de vista han sido tratados de manera secundaria por la mayoría de las arquitecturas de fusión actuales: la información incompleta e incierta, las capacidades de aprendizaje y el utilizar una representación homogénea de la información, independiente del nivel de fusión. También se proporcionan dos casos de estudio
del modelo propuesto aplicado a un agente autónomo. El primer caso trata
la fusión cooperativa de la información utilizando para fusionar información
proveniente de varios sensores de un mismo tipo. El segundo caso fusiona de
manera competitiva información tanto heterogénea como homogénea. / Throughout their evolution, both humans and animals have developed the capacity to use their senses to help them to survive. One of the pillars of
this evolution; sensory fusion, is achieved naturally by animals and humans
to obtain the best possible interaction with the surrounding environment.
In the field of computers the emergence of new sensors, advanced processing techniques, and improved hardware have made possible the fusion of
many different types of data. Nowadays, sensory fusion systems have been
used extensively to follow objects, for automatic identification, reasoning, etc.
Apart from the many other areas of application (such as the motorization of
complex systems, the automatic control of industrial fabrication processes.)
fusion techniques are also being used in the fields of artificial intelligence and
robotics. This thesis presents the FSR-BAY model for robotic sensory fusion. This
model takes into consideration certain aspects that in our opinion have been
treated in a secondary manner by the majority of today's fusion architects:
Incomplete and uncertain information learning capacities and the use of a
homogeneous representation of the information, independent of the level of
fusion. Two studies of the proposed model applied to an autonomous agent
are also described. The first case deals with cooperative fusion of the information using various sensors of the same type to provide the information,
and the second case describes the situation of competitive fusion when the
information is provided both homogeneously and heterogeneously.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:ua.es/oai:rua.ua.es:10045/9242 |
| Date | 13 June 2006 |
| Creators | Aznar Gregori, Fidel |
| Contributors | Rizo Aldeguer, Ramón, Pujol López, Mar, Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial |
| Source Sets | Universidad de Alicante |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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