I nte rna t io na l J o urna o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   10 ,   No .   2 A p r il   2 0 2 0 ,   p p .   1 3 0 8 ~ 1 3 1 6   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 10 i 2 . p p 1 3 0 8 - 1 3 1 6           1308       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m/in d ex . p h p /I JE C E   R o bo t i c n a v i g a t i o a l g o ri thm   w i th  m a chi ne  v i s i o n       Césa G .   P a chó n - Su esc ún C a rlo s   J .   E ncis o - Ara g ó n ,   Ro b ins o n J i m énez - M o re no   F a c u lt y   o f   En g in e e rin g ,   Nu e v a   G r a n a d a   M il it a ry   Un iv e rsit y ,   Bo g o tá D.C. ,   Co l o m b i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u n   7 ,   2 0 1 9   R ev i s ed   Oct   11 ,   2 0 1 9   A cc ep ted   Oct  2 0 ,   2 0 1 9       In   th e   f ield   o f   ro b o ti c s,  i is  e ss e n ti a l   to   k n o w   th e   w o rk   a re a   in   w h ich   th e   a g e n is  g o in g   to   d e v e lo p ,   f o th a re a so n ,   d if f e re n m e th o d o f   m a p p in g   a n d   sp a ti a lo c a ti o n   h a v e   b e e n   d e v e lo p e d   f o d if f e re n a p p li c a ti o n s.  In   th is   a rti c le,  a   m a c h in e   v isio n   a lg o rit h m   is  p ro p o se d ,   w h ich   is  re s p o n sib le  f o r   id e n ti f y in g   o b jec ts  o f   in tere st  w i th in   a   w o rk   a re a   a n d   d e ter m in in g   th e   p o lar   c o o rd i n a tes   to   w h ich   t h e y   a re   re l a ted   to   th e   o b se rv e r,   a p p li c a b le  e it h e w it h   a   f i x e d   c a m e ra   o in   a   m o b il e   a g e n su c h   a th e   o n e   p re se n ted   in   th is   d o c u m e n t.   T h e   d e v e lo p e d   a lg o rit h m   w a s   e v a lu a ted   in   tw o   situ a ti o n s,   d e term in in g   th e   p o siti o n   o f   six   o b jec ts  i n   t o tal  a ro u n d   t h e   m o b il e   a g e n t.   T h e se   r e su lt w e re   c o m p a re d   w it h   th e   re a p o siti o n   o f   e a c h   o f   t h e   o b jec ts,  re a c h in g   a   h ig h   lev e o a c c u ra c y   w it h   a n   a v e ra g e   e rro o f   1 . 3 2 7 1 %   in   th e   d istan c e   a n d   2 . 8 9 9 8 %   in   th e   a n g le .   K ey w o r d s :   E m b ed d ed   s y s te m   Mo r p h o lo g ic al  f ilter s   R o b o tic  n av i g atio n   Co p y rig h ©   2 0 2 0   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   R o b in s o n   J i m én ez   Mo r en o ,     Me ch atr o n ic s   E n g in ee r i n g   P r o g r a m ,   Fac u lt y   o f   E n g i n ee r i n g ,   Nu e v Gr an ad Militar y   Un i v er s it y ,   C ar r er 1 1   # 1 0 1 - 8 0 ,   B o g o tá  D . C . ,   C o lo m b ia .   E m ail:  r o b in s o n . j i m en ez @ u n i m ilit ar . ed u . co       1.   I NT RO D UCT I O N   C u r r en tl y ,   in   t h f ield   o f   r o b o tics ,   it  ca n   b f o u n d   s er ies  o f   m e th o d s   to   m ap   s p ec i f ic  w o r k   ar e a   an d ,   f r o m   th is   d ata,   p er f o r m   p r o ce s s in g   ac co r d in g   to   t h e   ap p licatio n   in   w h ic h   th r o b o tic  ag en w il b d ev elo p ed .   I is   ess e n tial  to   e x tr ac t h is   d ata  ac c u r atel y   b ec au s t h m o v e m e n o f   th e   r o b o tic  ag en d ep en d s   o n   th i s   d ata  as  s ee n   i n   [ 1 ] ,   w h er th r ee   r o b o ts   m ap   lab y r i n t h   to g et h er   in   o r d er   t o   s o lv it.   Mo s o f   th alg o r it h m s   d ev elo p ed   to d ay   ar b ased   o n   s y s te m   o f   in te g r at ed   s en s o r s ,   s u c h   as  f o r   ex a m p le   u ltra s o n ic  [ 2 ]   o r   laser   as  is   th ca s o f   [ 3 ] .   A th n atio n a lev el,   s o m ex a m p les  o f   t h es s itu atio n s   ca n   b e   s ee n   [ 4 - 5 ] ,   w h ic h   g e n er ates a   s er ies o f   li m itat io n s   w h en   d ea lin g   w it h   ce r tai n   s it u atio n s ,   s u c h   as   d is ti n g u i s h in g   b et w ee n   t w o   d if f er e n t y p e s   o f   o b j ec ts .   Sin ce   t h e y   a r lo w - co s s y s te m s   a n d   th at  h a v ex te n s iv e   d o cu m en tatio n   in   ter m s   o f   i n s tr u m en tatio n   an d   m at h e m ati ca m o d eli n g   as  m e n ti o n ed   i n   [ 6 ] ,   th e y   b ec o m e   th p r i m ar y   c h o ice.   On   t h o t h er   h a n d ,   th er ar alg o r ith m s   b ased   o n   g lo b al  ca m er as  i m p le m e n ted   i n   [ 7 ] ,   w h ic h   ca n   ca u s th at  in   e n v ir o n m e n ts   w h er it  is   n o p o s s i b le  to   u s ca m er in   t h at  p o s itio n ,   s tr ateg ie s   t h at  m a y   i n cr ea s t h co m p le x it y   o f   th s y s te m   o r   r estrict  its   f u n ctio n al it y   s h o u ld   b s o u g h t.  Fo cu s i n g   s t u d ies  o n   th d esi g n   o f   e n v ir o n m e n tal   m ap p in g   al g o r ith m s   a n d   id en tif icat io n   o f   t h i s   allo w s   t h at  alg o r ith m s   s u c h   a s   th o n p r esen ted   i n   [ 8 ] ,   w h e r tr a j ec to r y   p lan n in g   alg o r i th m   is   d esi g n ed   i n   v ir tu a en v ir o n m e n t,  ca n   b e   i m p le m en ted   i n   r ea l e n v ir o n m en ts .   T h is   ar ticle  p r o p o s es  an   alt er n ativ m et h o d   to   s o lv t h is   p r o b le m   t h at  w i ll  b f o cu s ed   o n   th i m p le m e n tatio n   o f   i n d iv i d u al  m o b ile  ag en ts   w h o s task   w ill  b to   id en ti f y   s p ec if i o b j ec ts   w ith in   an   estab lis h ed   w o r k   ar ea .   T o   d o   t h is ,   an   al g o r ith m   b ased   o n   m a ch in v is io n   tech n iq u e s   is   d es ig n ed   an d   t h r o u g h   ex p er i m e n tal  te s ts ,   t h n ec es s ar y   r elatio n s h ip s   ar d eter m in ed   to   m a k p o s s ib le  th e   eq u iv a len ce   b et w ee n   th r ea l lo ca ti o n s   o f   ea ch   o b j e ct  v er s u s   t h at  ca lcu lated   b y   t h alg o r ith m .   I n   th s tate  o f   ar t,  m a n y   w o r k s   ab o u m o b ile  r o b o ts   ar d o n e.   T h m ain   id ea   is   m ak in g   its   au to   s elf - d r iv in g   [ 9 ,   1 0 ]   u s in g   p lan n in g   tr aj e cto r ies  f o r   th is   task ,   i n   2 [ 1 1 ]   an d   3 [ 1 2 ]   en v ir o n m e n t s ,   co n s id er in g   en er g y - a w ar [ 1 3 ] ,   ter r ain s   ch ar ac ter is tic s   [ 1 4 ]   an d   i m p le m en tin g   o p ti m izatio n   m et h o d s   [ 1 5 ] .   Ho w e v er ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R o b o tic  n a vig a tio n   a lg o r ith w ith   ma ch in visi o n   ( C ésa r   G.   P a ch ó n - S u escú n )   1309   m ac h in v is io n   s y s te m s   ar v er y   u s e f u f o r   au to   s elf - d r iv in g ,   to   co n tr o th m o b ile  r o b o [ 1 6 ]   an d   av o id   o b s tacle s   [ 1 7 ] ,   s u ch   as  p r esen t ed   in   th p r esen w o r k .   T h ar ticle  is   d iv id ed   in to   f o u r   m ai n   p ar ts ,   th f ir s p ar p r esen ts   s o m e   th eo r etica l   f o u n d atio n s   n ec e s s ar y   f o r   th e   u n d er s tan d in g   o f   t h o th er   s ta g es.  T h s ec o n d   o n f o cu s es  o n   t h m ater ial s   an d   m et h o d s ,   w h er th e   ele m en t s   u s ed   f o r   th e   te st s   a n d   t h ca l cu latio n s   m ad f o r   th d etec tio n   o f   th e   o b j ec ts   o f   in ter est   ar s h o w n .   T h t h ir d   p ar s h o w s   th e   r esu lts   o b tai n e d   an d   t w o   e x a m p le s   o f   ca s es   in   w h ich   t h al g o r it h m   w as  test ed .   Fi n all y ,   t h c o n clu s io n s   r eg ar d in g   t h d esi g n ed   al g o r ith m   ar e   p r ese n ted .     2.   T H E O R E T I CA L   F RAM E WO RK   T h alg o r ith m   is   m o s tl y   d ev el o p ed   o n   th Op en C lib r ar ies   f o r   P y th o n ,   s in ce   b ein g   m o b ile  ag en t   in d ep en d en o f   an   e x ter n al  co n s o le,   th e s s o f t w ar to o ls   ar m ain   a lter n ati v to   b ap p licab le  in   an   e m b ed d ed   s y s te m .   Fo r   t h d e v elo p m e n o f   t h a lg o r it h m ,   t h f u n d a m en tal  b ase s   o f   i m a g p r o ce s s i n g   w er e   tak en   i n to   ac co u n t .     2 . 1 .     Co l o f ilte rs     C o lo r   f ilter s   ar th o s th at  all o w   s p ec if ic  co lo r   to   b e   id en tif ied   w it h in   d ig ita i m a g e,   g en er all y ,   th ese   f ilter s   h a v a   lo w er   an d   u p p er   r an g e   b y   w h ic h   th e y   l i m it   w h ich   co lo r   o r   co lo r s   ar th o s t h at   ar to   b e   d eter m in ed   w it h i n   th i m a g e.   T h ese  r an g es  ar d ef i n ed   ac co r d in g   to   p ar ticu lar   co lo r   s ca le,   th er ar w id v ar iet y   o f   co lo r   s ca les,  a m o n g   w h ic h   t h m o s co m m o n   a r R GB   an d   HSV,   b u ea ch   s ca le  h as  i ts   o w n   ch ar ac ter is tic s   th at  m a k ea ch   o n e   h av d i f f er en ap p licab ili t y   [ 1 8 ] .   T ab le  1   s h o w s   th m a in   ad v a n tag e s   an d   d is ad v an ta g es o f   th t h r ee   co lo r   m o d els t h at  w er co n s id er e d   to   d ev elo p   th alg o r ith m .       T ab le  1 .   A d v an ta g es a n d   d is a d v an ta g es o f   t h r ee   co lo r   m o d els,  b ased   o n   [ 1 8 ]   M o d e l   A d v a n t a g e s   D i sad v a n t a g e s   R G B   - I t   i s u se d   i n   t h e   v i d e o   scre e n   d u e   t o   i t s a d d i t i v e   p r o p e r t i e s.   - I t   i s c o n s i d e r e d   a s   a   c o mp u t a t i o n a l l y   p r a c t i c a l   mo d e l .   - I t   i s n o t   u se f u l   f o r   sp e c i f y i n g   o b j e c t a n d   r e c o g n i z i n g   c o l o r s.   - I t   i s d i f f i c u l t   t o   d e t e r mi n e   a   s p e c i f i c   c o l o r .   H S V   C o l o r s e a si l y   d e f i n e d   b y   h u ma n   p e r c e p t i o n ,   u n l i k e   R G B .   I n d e f i n i t e   a c h r o mat i c   t o n e   p o i n t a r e   se n si t i v e   t o   d e v i a t i o n s o f   R G B   v a l u e s a n d   h u e   i n s t a b i l i t y ,   d u e   t o   t h e   a n g u l a r   n a t u r e   o f   t h e   c h a r a c t e r i s t i c .   H S L   - T h e   c h r o mi n a n c e   c o mp o n e n t s   ( H   a n d   S )   a r e   a s so c i a t e d   w i t h   t h e   w a y   h u man p e r c e i v e ,   i t   i p e r f e c t   f o r   i mag e   p r o c e ssi n g   a p p l i c a t i o n s.   - T h e   c o mp o n e n t   ( H u e )   c a n   b e   u se d   t o   p e r f o r m t h e   se g me n t a t i o n   p r o c e ss  i n s t e a d   o f   t h e   t h r e e   c o mp o n e n t t h a t   mak e   u p   t h e   mo d e l .   - T h e   i n d e f i n i t e   a c h r o mat i c   t o n e   p o i n t s   a r e   se n si t i v e   t o   d e v i a t i o n s o f   R G B   v a l u e s a n d   t o n a l i t y   i n st a b i l i t y ,   d u e   t o   t h e   a n g u l a r   n a t u r e   o f   t h e   c h a r a c t e r i st i c .   - I t   i s n o t   u n i f o r m.         2 . 2 .     M o rpho lo g ica f ilte rs       T h ese  k in d s   o f   f i lter s   ar co m m o n l y   u s ed   i n   m ac h in v is i o n   alg o r ith m s ,   t h e y   ca n   p er f o r m   d i f f er en t   task s   d ep en d in g   o n   t h f i lter   ap p lied ,   eith er   eli m i n ate  th n o is i n   an   i m a g [ 1 9 ]   o r   i d e n ti f y   t h g eo m etr i c   s tr u ct u r o f   g i v en   o b j ec t [ 2 0 ] .   I t sh o u ld   b n o ted   t h at  t h i s   k in d   o f   f ilter s   is   ap p lied   o n l y   o n   b in ar ized   i m a g es,   i.e .   i m ag e s   i n   w h ich   o n l y   th a b s o lu te  w h ite  o r   b lack   co lo r   is   g iv e n ,   t h at  is   eq u i v alen t to   1   an d   0 ,   r esp ec tiv el y T h m o r p h o lo g ical  f ilter s   ar t h eo r etica ll y   a n   n - d i m e n s io n al  m atr i x   w h o s s tr u ctu r i n g   ele m en t c a n   b cir cu lar   o r   s q u ar e,   o r   ev en   ir r eg u lar ,   w h ic h   ca n   v ar y   d ep en d i n g   o n   t h tr ea t m e n t h at  i is   w a n ted   to   p er f o r m   o r   th ch ar ac ter i s tics   w a n ted   to   ex tr ac t f r o m   th i m a g e,   s u c h   as   th o s o b s er v ed   in   [ 2 1 ,   2 2 ].   I n   Fi g u r 1 ,   an   e x a m p le  o f   h o w   t h m o s co m m o n   m o r p h o l o g ical  f ilter s   t h at  ar f r eq u e n t l y   u s ed   i n   ap p licatio n s   r elate d   to   o b ject  r ec o g n itio n   w o r k   ca n   b s e en .   On   o n h a n d ,   er o s io n   is   m atr ix   o p er atio n   b et w ee n   p ix els  w h o s f u n ctio n   is   to   r ed u ce   th n u m b er   o f   wh ite  p ix el s   b y   ev al u a ti n g   t h p r o x i m it y   o f   ea ch   o f   th e m   to   th b lack   p i x els,  d ep en d in g   o n   t h s tr u c tu r i n g   ele m en s ee   Fi g u r 1 b .   On   th o th e r   h an d ,   th d ilatio n   o p er atio n   w o r k s   i n   co m p le tel y   o p p o s ite  w a y   to   t h er o s io n ,   r ea s o n   w h y   th e   q u a n tit y   o f   w h ite  p ix e l s   in cr ea s es  s ee   F i g u r 1 c.           Fig u r 1 .   Mo r p h o lo g ical  f ilter s .   ( a)   Or ig in al  i m a g e,   ( b )   er o s i o n   f ilter   ap p lied   to   th o r ig in a l   i m ag a n d   ( c)   d ilatio n   f i lter   ap p lied   to   th o r ig i n al  i m ag [ 2 3 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   2 A p r il   2 0 2 0   :   1 3 0 8   -   1316   1310   3.   M AT E RIAL S AN M E T H O DS   T h alg o r ith m   d ev elo p ed   is   f r a m ed   in   m o b ile  r o b o tics   p r o j ec t,  f o r   th is   r ea s o n ,   th er ar s er ies  o f   co n d itio n s   f o r   t h d ev e lo p m en o f   t h s a m e,   i n clu d i n g   t h ca m er is   i n   t h s tr u ct u r o f   th e   ag en t   i n   t h lo w er   f r o n tal  p ar t,  th ag e n h as  a n   e m b ed d ed   R asp b er r y   P 3   s y s te m   [ 2 4 ] ,   w h ic h   is   r esp o n s ib l f o r   p er f o r m i n g   al l   th n ec es s ar y   ca lc u latio n s   f o r   th d i f f er en a lg o r it h m s .   T h e   w o r k   ar ea   is   2   m ²   o n   f lat  ter r ain ,   b u m a y   h av e   s lig h c h an g es  i n   li g h tin g   a n d   th o b j ec ts   to   b id en tif ied   will  b u n i f o r m   c u b ic  s tr u ct u r e s   o f   m a g e n ta  co lo r .   I s h o u ld   b n o ted   t h at  t h e   al g o r ith m   w a s   d ev e lo p ed   tak i n g   i n to   ac co u n th e s g u id eli n es,  b u th i s   ca n   b i m p le m en ted   i n   o th er   t y p e s   o f   r o b o tic  ag en ts   an d   w o r k   ar ea s   o f   d if f er en t d i m en s io n s .   T h ag en t   m u s id en tify   a ll  t h o b j ec ts   o f   in ter es w it h i n   t h w o r k   ar ea ,   th e   id en ti f ica ti o n   alg o r ith m   s tar ts   ta k i n g   6   ca p t u r es a t 6 0   d eg r ee   in ter v als,  s i n ce   t h f o cu s   o f   t h ca m er ( R asp b er r y   P C a m er V2 )   h as a n   ap p r o x im a te  f o c u s   o f   6 6   d eg r ee s ,   th u s   co v er in g   t h e n tire   p er i m eter   ar o u n d   th m o b ile  a g en t.   A s   f ir s s tep ,   it  is   n ec es s ar y   f o r   th a g e n t o   s tar tak i n g   ca p tu r es  o f   t h ei r   en v ir o n m e n t,  i n   t h is   ca s e,   t h e y   w er m ad w ith   r eso lu tio n   o f   6 4 0 x 4 8 0   p ix els .   I n   Fig u r 2 ,   o n o f   th e s i m a g es c a n   b o b s er v ed ,   w it h   w h i ch   th p r o ce d u r to   id en ti f y   t h o b j ec t w ill b ex p l ain ed   later .           Fig u r 2 .   Or ig in al  ca p t u r o f   t h w o r k   ar e a       Fo r   th id en ti f icat io n   o f   t h o b j ec ts   o f   in ter e s p r esen in   th i m ag e,   i is   n ec es s ar y   t o   p r o p o s e   s er ies  o f   f ilter s   t h at  allo w   d eter m i n in g   w it h   p r ec is io n   a n d   ac cu r ac y   i n   w h ic h   p o s itio n   t h e y   ar w i th   r esp ec t   to   th m o b ile  a g en t.  I n   t h m a j o r ity   o f   t h ap p licatio n s   r elat ed   to   m ac h i n v is io n   a n d   r o b o tics ,   it  is   p er tin e n t   to   co m p l y   w it h   th e s t w o   p ar am eter s   to   less er   o r   g r ea ter   e x ten t,  d ep en d in g   o n   th ap p lic atio n   to   w h ich   it  is   f o cu s ed ,   f o r   th is   p ar ticu lar   ca s e,   th v al u es  o b tain ed   m u s h av m i n i m u m   er r o r ,   g iv en   t h at  th e s v al u es  ar e   w h at  w i ll  d eter m in h o w   t h m o b ile   ag e n s h o u ld   m o v w i th i n   t h w o r k   ar e w i th o u cr ash i n g   an d   r ea c h i n g   ce r tain   p o in t B ased   o n   th is ,   co lo r   f ilter   is   i m p le m e n ted   th at  allo w s   t h u s e   o f   t h alg o r ith m   e v en   w h e n   th er ar s li g h c h an g es  in   a m b ien t   li g h t in g .   T h co lo r   s ca le  th at  b es s u i ted   t h n ee d s   w a s   t h HS L   s ee   F ig u r 3 .           Fig u r 3 .   HSL   co lo r   s ca le  [ 2 5 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R o b o tic  n a vig a tio n   a lg o r ith w ith   ma ch in visi o n   ( C ésa r   G.   P a ch ó n - S u escú n )   1311   Fro m   th i s   ch ar t,  t h f o llo w i n g   r an g e s   w er d ef in ed   f o r   ea ch   co lo r   p a r am eter :       1 2 6 0   t o   2 3 1 0     1 0   to   2 0 . 7 5   1   0 . 4 7   to   2 = 1     T h ese  p ar am e ter s   i n   Op en C u s o t h er   r an g es  th at   ar f r o m   0   to   1 8 0   f o r   an d   f r o m   0   to   2 5 5   f o r   b o th   an d   L ,   s o   th r a n g e s   th at  ar f in a ll y   ap p lied   in   th p r o g r a m m i n g   ar th f o llo w i n g :       1 1 3 0   t o   2 1 5 5     1 0   to   2 1 9 0     1 1 2 0   t o   2 2 5 5     A p p l y in g   t h is   co lo r   f ilter ,   it   is   o b tain ed   t h r es u lt  o b s er v e d   in   Fi g u r 4 a.   I n   t h i m a g e   o b tain ed ,   s m al g r o u p s   o f   p i x els  ca n   b o b s er v ed   th at  ar n o p ar o f   th o b j ec t,  f o r   th at  r ea s o n ,   th ey   ar co n s id er ed   as   n o is e,   b ein g   eli m i n ated   b y   m o r p h o lo g ical  f il ter s .   First,  a n   er o s io n   o p er atio n   is   i m p le m e n te d   w it h   4 x 4   s q u ar e   s tr u ct u r in g   ele m e n s ee   Fi g u r 4 b   an d   f i n all y ,   d ilatatio n   o p er atio n   w it h   4 x 4   s q u ar s tr u ctu r in g   ele m e n t o   tr y   to   r ec o v er   t h o r ig in al   d im e n s io n s   o f   t h o b j ec t.   On ce   th ese  m o r p h o lo g ical   f ilter s   ar ap p lied ,   r em ar k ab le  ch a n g ca n   b o b s er v ed   in   Fi g u r 4 c.           Fig u r 4 .   A p p licatio n   o f   m o r p h o lo g ical  f ilter s .   a)   B in ar ized   o r ig in al  i m a g e.     b )   A p p licatio n   o f   t h er o s io n   f ilter .   c)   A p p licatio n   o f   t h d ila tio n   f i lt er .       W h en   all  t h id en t if ied   s eg m en ted   co lo r   f ig u r es  ar f o u n d ,   an o th er   p r o b lem   m u s b f a ce d it  is   p o s s ib le  th at  th er ar o b j ec ts   o f   th s a m co lo r   n ea r   th w o r k   ar ea ,   b u w it h   d if f er en s h ap es  th at  w o u ld   n o co r r esp o n d   to   th d ef i n ed   o b jects  o f   in ter e s t ,   t h er ef o r e,   it  i s   n ec e s s ar y   to   i m p le m en t   an   ad d itio n al  f i lter   t h at   allo w s   d is cr i m in at in g   o th er   o b j ec ts   th at  m a y   h a v t h s a m c o lo r .   T h f ilter   th at  i s   d ec id ed   to   b im p le m e n ted   is   b ased   o n   t h f o r m s ,   w h ic h   w o r k s   in   th f o llo w i n g   w a y f r o m   Fi g u r 4 ,   th co n to u r s   o f   t h d if f er en t   ele m e n ts   p r ese n i n   t h i m a g ar ex tr ac ted .   W ith   th p o i n ts   t h at  m a k u p   t h co n to u r s ,   ea ch   o f   t h e m   i s   r ep lace d   f o r m i n g   li n s eg m e n ts ,   f i n all y ,   n u m b er   o f   lin e s   an d   ce r tain   in ter s e ct io n s   ar o b tain ed .   T h er ef o r e,   it  is   u s e f u to   id e n ti f y   w h e n   i t   is   a n   o b j ec o f   in ter es g iv e n   th at  f o r   th i s   ca s t h e y   ar c u b es  an d   i n   t h i m a g th at  is   o b tai n ed   th r o u g h   t h tr e at m e n t o f   i m a g es,  an   ele m e n w it h   f o u r   ed g es i s   o b s er v ed   s e Fig u r 5 .           Fig u r 5 .   I n   th in itial p ict u r as   v is u al  te s t,  th co n to u r s   o f   th o b j ec ts   id en tif ied   as o b j ec ts   o f   in ter est ar in d icate d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   2 A p r il   2 0 2 0   :   1 3 0 8   -   1316   1312   W h en   it   is   p o s s ib le  to   d eter m i n t h at  t h o b j ec ts   p r esen in   t h i m ag ar ac t u all y   c u b es,  it   is   s o u g h t   to   ap p ly   t h r atio   o f   p ix el s   to   m etr ic  u n i ts   to   d eter m in e   th d is tan ce   to   w h ic h   t h d if f er e n o b j ec ts   p r esen in   th i m a g ar lo ca ted .   T h is   r elatio n s h ip   w as  e s tab lis h ed   e x p er im e n tal l y   b y   tak in g   ca p t u r o f   cu b ali g n ed   o n   th X - a x i s   w ith   t h ca m er at  v ar io u s   k n o w n   d is ta n ce s .   A d d iti o n all y ,   th lo w er   an d   u p p er - en d   p o in ts   o n   th Y - a x i s   w er f o u n d   f o r   th e   o b j ec in   th i m a g e,   th i s   in   o r d er   to   d eter m i n h o w   m a n y   p ix els  r ep r esen ted   th h ei g h t   o f   t h c u b e,   s i n ce   t h is   d i m e n s io n   r e m a in s   i n v ar ia n f o r   th ca m er i n d ep en d en t l y   f r o m   w h at  a n g le   th i m a g w a s   ta k e n .   Fro m   t h ese  e x p er i m e n tal   d ata,   g r a p h   w it h   i ts   r e s p ec tiv e   tr en d   li n a n d   t h eq u at io n   th at  d escr ib es it  w er e   o b tain ed   s ee   Fig u r 6 .   Fro m   th i s   d ata,   m at h e m at ica eq u atio n   th at  r elate s   t h p ix e ls   w i th   t h d is tan ce   f r o m   th ca m er to   th o b j ec in   p r ec is an d   ex ac w a y   w a s   o b tain ed .   B ased   o n   th i m a g p r o ce s s i n g   a n d   tak in g   i n to   ac co u n t   th ca lc u lated   r atio   b et w ee n   m etr ic  u n its   an d   p i x els   ca p tu r ed   b y   t h ca m er a,   th e   p o s itio n   o f   ea ch   o b j ec o f   in ter est  is   ca lc u lated   u s in g   th e   m o b ile  ag e n as  r ef er en ce   p o in s ee   Fig u r 7 .   B ased   o n   F ig u r 7 ,   s er ies  o f   eq u atio n s   ar p r o p o s ed   in   o r d er   to   ca lcu late  t h p o lar   co o r d in ates  o f   th e   o b j ec w ith   r es p ec to   th ag e n i n   m etr ic  u n it s ,   w h er p ix =h e ig h in   p ix e ls   o f   t h f i g u r e.   C r e f er s   to   t h ad j ac en le g   g e n er a ted   f r o m   t h f o c u s   o f   t h ca m er to   t h v is ib le  f ac o f   t h o b j ec o f   i n ter e s t.  T h er ef o r e,   eq u atio n   1   d es cr ib es  th e   v al u o f   th v ar iab le  C a .           Fig u r 6 .   Gr ap h   o f   r elatio n s h i p   b et w ee n   n u m b er   o f   p ix els a n d   r ea l d is tan ce   to   th cu b in   m eter s   w it h   ex p o n en t ial  tr en d   li n e       Fig u r 7 .   I llu s tr atio n   o f   th n o tatio n   u s ed   f o r   th ca lcu latio n s   m ad e        = 35 . 808  0 . 997   ( 1 )     is   t h o p p o s ite  l eg   o f   th ce n ter   o f   th ca m er s ee   ( 2) .      = ta n ( 33 )      ( 2 )          is   t h co o r d in ate  i n   p i x els   to   th ce n ter   o f   th e   v i s ib le  f ac e.   T ak in g   i n to   ac co u n th at   in   t h X - a x is   th i m ag h as 6 4 0   p ix els,  co n v er s io n   o f   p i x els to   m e tr ic  u n its   is   m ad s ee   ( 3)     = (  ) ( 2 ) 640   ( 3 )     C o   is   th d is tan ce   f r o m   t h ce n ter   o f   th ca m er a ' s   f o c u s   to   th ce n ter   o f   t h o b j ec s ee   ( 4)      =   ( 4 )     On ce   t h v al u e s   o f   t h ad j ac en le g   an d   t h o p p o s ite  leg   h a v b ee n   ca lc u lated ,   th p o lar   co o r d in ates   ar ca lcu lated   w it h   eq u at io n s   5   an d   6 ,   tak in g   i n to   ac co u n t h at  A   r e f er s   to   t h an g le  t h at  t h ag e n h as  r o tate d   b et w ee n   ea ch   ca p tu r e .     = ta n 1 (   ) +   ( 5 )   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R o b o tic  n a vig a tio n   a lg o r ith w ith   ma ch in visi o n   ( C ésa r   G.   P a ch ó n - S u escú n )   1313   = 2 + 2   ( 6 )     Fin all y ,   th p o s s ib le  ca s is   r a is ed   w h er o n o f   th o b j ec ts   o f   in ter est  ca n   b ca p tu r ed   in   m o r t h an   o n i m a g e,   s o   th m o b ile  ag en w o u ld   in ter p r et  th at  t h er ar m o r cu b es  th an   t h r ea a m o u n th at  is   in   th w o r k   ar ea .   T o   av o id   th is   d r a w b ac k ,   f ilter   i s   d ef i n ed   co n s is tin g   o f   t h co n d itio n   t h at   if   t w o   co n s ec u ti v e   cu b es  w it h   an   an g le  d if f er en ce   o f   less   th a n   1 0   d eg r ee s   an d   d is tan ce   o f   ±   5   cm   a r d etec ted   in   t w o   co n s ec u tiv ca p t u r es,  th e y   ar tr ea ted   as  th s a m c u b e,   th u s   r e m o v i n g   b o th   f r o m   t h lis an d   d eter m in i n g   a n   av er ag b et w ee n   t h t w o   ca l cu lated   p o s itio n s .   I f ,   o n   th c o n tr ar y ,   o n o f   t h ese  t w o   co n d itio n s   is   n o m e t,   th e y   w i ll  b d if f er en c u b es  an d   b o th   p o s itio n s   w ill  b m a i n tai n ed   in   th lis o f   o b j ec ts .   I n   th lis o f   o b j ec ts ,   it  ca n   b o b s er v ed   th p o lar   co o r d in ates  o f   ea ch   o n w it h   r e s p ec to   th m o b ile  ag e n t,  ta k i n g   i n to   ac co u n t h at  ze r o   d eg r ee s   s tar ts   a lig n ed   w it h   t h ca m er in   th e   f ir s t c ap t u r an d   w ill   in cr ea s i n   co u n ter c lo ck w is d ir ec tio n   u n t il c o m p leti n g   th 3 6 0   d eg r ee s .       4.   RE SU L T A ND  D I SCU SS I O N   W h at  is   s o u g h i s   th at  t h al g o r ith m   i s   g e n er ic,   d u to   th i s ,   th n u m b er   o f   o b j ec ts   in   t h w o r k   ar ea   ca n   b ec o m n ,   w h er n ∞,  f o r   th is   r ea s o n ,   f o r   th test s ,   s p ec if ic  s a m p le  s ize  is   n o estab lis h ed .   T h alg o r ith m   w as   p u t   to   test s   in   r ea a n d   co n tr o lled   en v ir o n m e n w it h   a n   ar ea   o f   2 m ²,   w h er 3   c u b es  w er r an d o m l y   d is tr ib u ted   w ith in   t h w o r k   ar ea ,   in   th ce n ter   t h m o b ile  ag en w a s   lo ca ted   an d   it  w a s   lo o k ed   to   ch ec k   t h m ea s u r e m en ts   g i v e n   b y   th alg o r it h m   to   co m p ar th e m   w it h   th r ea d is tan ce s   in   w h ic h   ea ch   cu b e   w a s   lo ca ted .   I n   Fig u r 8 ,   th f i r s t c ase  s t u d ied   is   o b s er v ed .           Fig u r 8 .   First ca s s t u d y   i n   r ea w o r k   ar ea .       On ce   th o b j ec ts   w er lo ca t ed   in   r an d o m   p lace s ,   th al g o r ith m   w as  e x ec u ted ,   an d   th r esu l ts   o b ta in ed   w er co m p ar ed   w ith   t h r ea m ea s u r e m e n t s   th at  w er tak e n   ex p er i m en tall y ,   ca l cu lat in g   th ap p r o x i m ate  er r o r   as sh o wn   in   T ab le  2 .       T ab le   2 .   C o m p ar is o n   o f   th m ea s u r e m en t s   ta k en   f r o m   th alg o r it h m   w it h   th r ea m e asu r e m en t s   f o r   t h f ir s t c ase  s t u d y   O b j e c t   A n g l e   A l g o r i t h m   R e a l   ( a p p r o x . )   Er r o r   1   2 9 . 4 4 3 5   30   1 . 8 5 5 0   2   1 4 2 . 1 9 9 9   1 4 7   3 . 2 6 5 3   3   2 8 2 . 4 7 8 7   2 8 1   0 . 5 2 6 2     D i st a n c e   ( c m)   A l g o r i t h m   R e a l   ( a p p r o x . )   Er r o r   1   3 3 . 0 1 6 6   3 1 . 5   4 . 8 1 4 6   2   4 2 . 6 1 2 1   4 0 . 8   4 . 4 4 1 4   3   3 1 . 7 9 6 7   3 2 . 4   1 . 8 6 2 0       As  s h o w n   i n   th p r ev io u s   tab l e,   th er r o r   is   less   th an   5 %.  T h is   r ep r esen t s   th a th le v el  o f   p r ec is io n   an d   ac cu r ac y   w it h   w h ic h   th e   alg o r ith m   d etec t s   th d is tan ce   o f   o b j ec ts   f r o m   th a g en t   is   f ea s ib le  f o r   it s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   2 A p r il   2 0 2 0   :   1 3 0 8   -   1316   1314   i m p le m en ta tio n   in   t h estab lis h ed   w o r k   en v ir o n m e n t.   A d d itio n al l y ,   s ec o n d   ca s e   w as  p o s ed   w h er e   th o b j ec ts   ar p o s itio n ed   i n   s u ch   w a y   t h at  t h s a m e   cu b is   o b s er v ed   i n   t w o   d i f f er en f r a m es,  t h i s   i n   o r d er   to   v er if y   t h at  t h d ata   ta k en   b y   th a lg o r it h m   co n tai n s   t h co r r ec a m o u n o f   i n f o r m atio n   an d   t h at  t h e y   ef f ec tiv e l y   ap p r o x i m a te  th r e al  v alu e s .   I n   Fi g u r 9 ,   th n e w   d is tr ib u tio n   o f   th o b j ec ts   w it h i n   t h w o r k   ar ea   ca n   b o b s er v ed .   Ag ai n ,   th e   r esu lt s   w er e   tab u lated   in   o r d er   to   o b tain   t h p er ce n tag e   o f   er r o r   b et w ee n   t h r ea l   m ea s u r e m e n t   an d   t h at  ca lc u lat ed   b y   th e   m ac h i n v is io n   al g o r ith m ,   as c a n   b s ee n   in   T ab le  3 .   On ce   t h d ata  o f   th t w o   te s ts   h a v b ee n   r ec o r d ed ,   m a x i m u m   er r o r   in   d i s tan ce   o f   4 . 8 1 4 6 ca n   b e v id en ce d ,   w h ic h   is   eq u iv ale n to   1 . 5 1 6 6   cm ,   an d   3 . 2 6 5 3 er r o r   in   an g le,   eq u iv ale n to   4 . 8   d eg r ee s .   On   t h o th er   h a n d ,   th av er a g er r o r   in   d is ta n ce   i s   1 . 3 2 7 1 an d   in   an g le,   it  is   2 . 8 9 9 8 %,  w h ic h   w o u ld   allo i m p le m en t in g   t h is   alg o r ith m   w it h o u t c o m p r o m is i n g   t h co r r ec t o p er atio n   an d   m o b ilit y   o f   t h r o b o t w i th i n   t h w o r k   ar ea .           Fig u r 9 .   Seco n d   ca s s tu d y   in   r ea w o r k   ar ea       T ab le.   3 .   C o m p ar is o n   o f   t h m ea s u r e m en t s   ta k en   f r o m   th alg o r it h m   w it h   th r ea m e asu r e m en t s   f o r   t h s ec o n d   ca s s tu d y       A n g l e   A l g o r i t h m   R e a l   ( a p p r o x . )   Er r o r   1   9 6 . 2 8 9 6   96   0 . 3 0 1 7   2   2 3 3 . 3 0 2 0   2 3 0   1 . 4 3 5 7   3   2 6 7 . 5 3 9 2   2 6 6   0 . 5 7 8 6     D i st a n c e   ( c m)   A l g o r i t h m   R e a l   ( a p p r o x . )   Er r o r   1   2 8 . 1 1 9 0   2 7 . 5   2 . 2 5 0 9   2   1 8 . 8 6 6 0   1 9 . 2   1 . 7 3 9 5   3   3 7 . 2 3 3 8   3 6 . 4   2 . 2 9 0 7       5.   CO NCLU SI O N   T h d ev elo p ed   alg o r ith m   i s   a   v alid   s tar ti n g   p o in f o r   tr ac k in g   ap p licatio n s   i n   t h f ield   o f   r o b o tics   th at  ca n   b f o cu s ed   o n   tas k s   o f   g r o u p in g   an d   ev as io n ,   s i n ce   it  allo w s   id en ti f y i n g   s p ec i f i o b j ec ts   an d ,   f r o m   th ese  d ata,   ca n   d eter m i n h o to   m a n eu v er   o r   in ter ac w it h   th e m .   I s h o u ld   b n o ted   th at  t h i m p le m e n tatio n   o f   th al g o r ith m   h a s   r elativ e l y   h i g h   co s co m p ar ed   to   alg o r ith m s   b ased   o n   u ltra s o n ic  s e n s o r s ,   m ai n l y   d u to   th i m p le m en tatio n   o f   a   ca m er an d ,   in   t h is   ca s e,   a n   e m b ed d ed   s y s te m   f o r   its   m a n a g e m en t.  O n   t h o t h er   h an d ,   b y   i m p le m e n ti n g   t h ese   t w o   to o ls   i n   m o b ile  a g e n t ,   an   a v er ag er r o r   o f   1 . 3 2 7 1 f o r   t h d i s tan ce   m ea s u r e m e n t a n d   2 . 8 9 9 8 % f o r   th m ea s u r e m e n t o f   a n g le s   was o b tain ed .   I n   co m p ar is o n   w it h   alg o r it h m s   d ev elo p ed   w it h   th h e lp   o f   g lo b al  ca m er a,   th is   h as  t h ad v an ta g e   th at  it  av o id s   th i m p le m e n t atio n   o f   co m m u n ica tio n   s y s te m   b et w ee n   th m o b ile  ag en an d   an   ex ter n al   ter m i n al  t h at  p er f o r m s   i m a g p r o ce s s in g .   I n   ad d itio n ,   t h is   t y p o f   ar ch itect u r allo w s   th a p p licab ilit y   o f   t h i s   alg o r ith m   i n   tas k s   w h o s en v i r o n m e n ts   d o   n o allo w   t h u s e   o f   g lo b alize d   ca m er a.   A lt h o u g h   th al g o r ith m   allo w s   t o   id en ti f y   th e   p o lar   co o r d in ates  o f   th e   o b j ec ts   o f   in te r est  ar o u n d   i t,  it  i s   n ec es s ar y   t o   d esig n   ad d itio n al  s tr ateg ie s   to   id en ti f y   t h ele m en ts   w h e n   it  i s   i m p o s s ib le   to   d etec th e m   i n   th f ir s ca p tu r s a m p l in g   o f   th w o r k   ar ea ,   eith er   b y   a n   o b s tacle ,   ir r e g u lar ities   i n   th f iel d   o r   an   ex ter n al  ag e n t   ACK NO WL E D G E M E NT S   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:  2088 - 8708       R o b o tic  n a vig a tio n   a lg o r ith w ith   ma ch in visi o n   ( C ésa r   G.   P a ch ó n - S u escú n )   1315   T h au th o r s   ar g r atef u to   th e   N u ev a   Gr an ad Mi litar y   U n i v er s it y   f o r   t h s u p p o r g i v e n   i n   th d ev elo p m e n t o f   t h i s   w o r k .       RE F E R E NC E S   [1 ]   Ro d ríg u e z ,   e a l. ,   2 0 1 4 ,   M a p e o   d e   L a b e rin to y   sq u e d a   d e   Ru tas   Co rtas   M e d ian teT re M in Ro b o ts  Co o p e ra ti v o s,”   P o li téc n ic a ,   v o l .   3 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 1 - 1 0 6 ,   2 0 1 4 .   [2 ]   M . O.  M o u ss a ,   A .   M o u ss a ,   a n d   N.  El - S h e imy ,   M u lt ip le  u lt ra so n ic  a id in g   sy ste m   f o c a n a v i g a ti o n   in   G NSS   d e n ied   e n v iro n m e n t,   In   2 0 1 8   IEE E /ION  Po si ti o n ,   L o c a t io n   a n d   N a v ig a ti o n   S y mp o si u ( PL ANS )   p p .   1 3 3 - 140   2 0 1 8   [3 ]   M .   P ierz c h a ła,  P .   G ig u è re ,   a n d   R.   A stru p ,   M a p p in g   f o re sts  u sin g   a n   u n m a n n e d   g ro u n d   v e h icle   w it h   3 L iD AR   a n d   g ra p h - S L A M ,   Co mp u ter a n d   E lec tro n ics   i n   Ag ric u lt u re ,   v o l .   1 4 5 ,   p p . 2 1 7 - 2 2 5 ,   2 0 1 8 .   [4 ]   G .   A c o sta ,   e a l. ,   Un a   A rq u it e c tu ra   d e   A g e n te  Ro b ó ti c o   M ó v il   p a ra   la  Na v e g a c n   y   M a p e o   d e   En t o rn o d e   T ra b a jo ,   CIS CI,   2 0 0 8 .   [5 ]   O.  Zap a ta,  J.A .   Ji m é n e z   a n d   G . A .   Ac o sta ,   Dise ñ o   d e   u n   Esq u e m a   d e   Co o rd in a c n   d e   Co m p o rt a m ien to p a ra   la   Na v e g a c n   d e   u n a   P lata f o rm a   Ro b ó ti c a   M ó v il ,   [o n l in e ] .   Av a il a b le  a t:   h tt p : // ww w . b d ig it a l. u n a l. e d u . c o / 1 2 4 3 7 / 1 /1 0 2 0 4 1 5 8 4 7 . 2 0 1 4 . p d f .   Co n su lt   d a te:  Ju n   1 0 ,   2 0 1 9 .   [6 ]   G . A .   A c o sta - Am a y a ,   J. A .   Ji m é n e z   a n d   D.A .   Ov a ll e   C a rra n z a ,   Am b ien te  M u lt i - A g e n te  Ro b ó ti c o   p a ra   la  n a v e g a c n   c o lab o ra ti v a   e n   e sc e n a rio e s tru c tu ra d o s,"   [o n li n e ] ,   Av a il a b le  a t :   h tt p : // ww w . b d ig it a l. u n a l. e d u . c o / 2 5 3 3 /1 / 7 1 6 7 7 9 7 8 . 2 0 1 0 _ 1 . p d f .   Co n su lt   d a te:  J u n   1 0 ,   2 0 1 9 .   [7 ]   K.  M u ra k a m i,   e a l. ,   Co o p e ra ti v e   so c c e p la y   b y   re a s m a ll - siz e   ro b o t ,   In   R o b o S o c c e W o rld   Cu p ,   S p ri n g e r,   Be rlin ,   He id e l b e rg . ,   p p .   4 1 0 - 4 2 1 2 0 0 3   [8 ]   C. G .   P a c h ó n - S u e sc ú n ,   C. J.E .   A ra g ó n ,   M . A . J.  G ó m e z ,   a n d   R.   Jim e n e z - M o re n o ,   2 0 1 7 ,   Ob sta c le  Ev a sio n   A lg o rit h m   f o Clu ste rin g   T a s k w it h   M o b il e   Ro b o t,   In   W o rk sh o p   o n   En g i n e e rin g   A p p li c a ti o n s.  S p rin g e r ,   Ch a m   v o l.   7 4 2 ,   p p .   8 4 - 95 ,   2 0 1 7   [9 ]   Ay m a n   A   A b u   Ba k e r,   Y a z e e d   Gh a d i,   M o b il e   r o b o c o n tro ll e u si n g   n o v e h y b rid   sy st e m ,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   IJ ECE ,   I S S N:  2 0 8 8 - 8 7 0 8 .   V o l   1 0   No 1 .   p p   1 0 2 7 - 1 0 3 4 ,   2 0 1 9 .   [1 0 ]   S .   G e o rg e   F e rn a n d e z ,   K.  V ij a y a k u m a r ,   P a lan isa m y ,   K.  S e l v a k u m a r,   D.  K a rth ik e y a n ,   D.  S e lv a b h a ra th i,   S .   V id y a sa g a r,   V .   Ka ly a n a su n d h ra m ,   Un m a n n e d   a n d   a u t o n o m o u g ro u n d   v e h icle ,   In ter n a ti o n a J o u rn a o f   El e c trica a n d   C o mp u ter   En g in e e rin g   IJ ECE ,   IS S N:   2 0 8 8 - 8 7 0 8 .   Vo 9   No 5 .   p p   4 4 6 6 - 4 4 7 2 ,   2 0 1 8 .   [1 1 ]   R.   J.  M o re n o   a n d   D.  Jo rg e   L o p e z ,   " T ra jec to r y   p lan n in g   f o a   ro b o ti c   m o b il e   u si n g   f u z z y   c - m e a n a n d   m a c h in e   v isio n , "   S y mp o si u o S ig n a ls,  I ma g e a n d   Arti fi c i a Vi si o n   -   2 0 1 3 S T S IV -   2 0 1 3 ,   Bo g o ta,  2 0 1 3 ,   p p .   1 - 4 .   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 / S T S IV A . 2 0 1 3 . 6 6 4 4 9 1 2 .   [1 2 ]   R.   Jim é n e z   M o re n o   a n d   L .   Brit o   M . ,   " P la n e a c n   d e   tray e c to rias   p a ra   u n   m ó v il   ro b ó ti c o   e n   u n   a m b ien te  3 D,"   2 0 1 4   IEE Bi e n n i a Co n g re ss   o Arg e n ti n a   ( AR GENCON) ,   Ba ril o c h e ,   2 0 1 4 ,   p p .   1 2 5 - 1 2 9 .   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /A RG ENCON . 2 0 1 4 . 6 8 6 8 4 8 3 .   [1 3 ]   S h iri n   Ra h m a n p o u r,   Re z a   M a h b o o b Esf a n jan i,   En e rg y - a wa re   p lan n i n g   o f   m o ti o n   a n d   c o m m u n i c a ti o n   stra teg ies   f o n e tw o rk e d   m o b il e   ro b o ts,   In fo rm a t io n   S c ien c e s ,   Vo lu m e   4 9 7 ,   2 0 1 9 ,   P a g e 1 4 9 - 1 6 4 ,   IS S 0 0 2 0 - 0 2 5 5 ,   h tt p s:/ /d o i. o rg /1 0 . 1 0 1 6 /j . i n s.2 0 1 9 . 0 5 . 0 3 4 .   [1 4 ]   W e ih u a   L i,   Zh e n c a L i,   Yiq u n   L i u ,   L ian g   Din g ,   Ji a n f e n g   Wan g ,   Ha ib o   G a o ,   Zo n g q u a n   De n g ,   S e m i - a u to n o m o u b il a tera tele o p e ra ti o n   o f   six - w h e e led   m o b il e   ro b o o n   so f terra in s,   M e c h a n ica S y ste ms   a n d   S ig n a Pro c e ss in g V o l u m e   1 3 3 ,   2 0 1 9 ,   1 0 6 2 3 4 ,   IS S N   0 8 8 8 - 3 2 7 0 ,   h t tp s:// d o i. o rg /1 0 . 1 0 1 6 /j . y m s sp . 2 0 1 9 . 0 7 . 0 1 5 .   [1 5 ]   Qi - b in   Zh a n g ,   P e n g   W a n g ,   Zo n g - h a Ch e n ,   A n   im p ro v e d   p a rti c le  f il ter  f o m o b il e   ro b o l o c a li z a ti o n   b a se d   o n   p a rti c le  s w a r m   o p ti m iza ti o n ,   Exp e rt  S y ste ms   wit h   Ap p li c a ti o n s ,   V o l u m e   1 3 5 ,   P a g e 1 8 1 - 1 9 3 ,   IS S 0 9 5 7 - 4 1 7 4 ,   2 0 1 9 ,   h tt p s:// d o i. o rg /1 0 . 1 0 1 6 /j . e s w a . 2 0 1 9 . 0 6 . 0 0 6 .   [1 6 ]   A n n a   A n n u se w i c z ,   T h e   u se   o v isio n   sy ste m in   th e   a u t o n o m o u c o n tr o o f   m o b il e   ro b o ts  e q u i p p e d   w it h   a   m a n ip u lat o r,   T ra n sp o rta ti o n   Res e a rc h   Pro c e d ia ,   Vo lu m e   4 0 ,   P a g e s   1 3 2 - 1 3 5 ,   IS S 2 3 5 2 - 1 4 6 5 ,   2 0 1 9 ,   h tt p s:/ /d o i. o rg /1 0 . 1 0 1 6 /j . tr p ro . 2 0 1 9 . 0 7 . 0 2 2 .   [1 7 ]   F .   Esp i n o sa ,   M .   R.   Jim é n e z ,   L .   R.   rd e n a a n d   J.  C.   A p o n te,  " D y n a m ic  o b sta c le  a v o id a n c e   o f   a   m o b il e   ro b o t   th ro u g h   th e   u se   o f   m a c h in e   v isio n   a lg o rit h m s,"   S y mp o siu o S ig n a ls,  Ima g e a n d   Arti fi c i a Vi sio n   -   2 0 1 3 S T S IVA   -   2 0 1 3 ,   Bo g o ta,   p p .   1 - 5 ,   2 0 1 3 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /S T S IV A . 2 0 1 3 . 6 6 4 4 9 0 3 .   [1 8 ]   N.A .   Ib ra h e e m ,   M . M .   Ha sa n ,   R. Z .   Kh a n ,   a n d   P . K.  M ish ra ,   Un d e rsta n d i n g   c o lo m o d e ls:  a   re v iew ,   AR PN  J o u r n a l   o sc ien c e   a n d   tec h n o l o g y ,   v o l.   2 ,   n o .   3 ,   p p . 2 6 5 - 2 7 5 ,   2 0 1 2 .   [1 9 ]   R.   F a rn o o s h ,   M .   Ra h im i,   a n d   P .   Ku m a r,   Re m o v in g   n o ise   in   a   d ig it a i m a g e   u sin g   a   n e w   e n tro p y   m e th o d   b a se d   o n   in tu i ti o n isti c   f u z z y   se ts,”   In   2 0 1 6   IEE In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Fu zz y   S y ste ms   ( FUZ Z - IEE E)   p p .   1 3 2 8 - 1 3 3 2   2 0 1 6 .   [2 0 ]   S .   A z a m ,   a n d   M . M .   Isla m ,   Au to m a ti c   li c e n se   p late   d e tec ti o n   in   h a z a rd o u c o n d it i o n ,   J o u r n a o Vi s u a l   Co mm u n ica ti o n   a n d   Ima g e   Rep re se n ta ti o n ,   v o l.   3 6 ,   p p . 1 7 2 - 1 8 6 ,   2 0 1 6 .   [2 1 ]   E.   Do u g h e rty ,   M a th e m a ti c a m o rp h o lo g y   in   im a g e   p ro c e ss in g ,   CRC  p re ss ,   2 0 1 8 .   [2 2 ]   X .   Zh a n g ,   W .   Qi,   Y . ,   C e n ,   H.,   L in ,   a n d   N.  W a n g ,   De n o isin g   v e g e tatio n   sp e c tra  b y   c o m b in in g   m a th e m a ti c a l - m o rp h o lo g y   a n d   w a v e let - tran s f o rm - b a s e d   f il ters ,   J o u rn a o A p p li e d   Rem o te  S e n sin g ,   v o l.   1 3 ,   n o .   1 ,   p . 0 1 6 5 0 3 ,   2 0 1 9 .   [2 3 ]   Op e n CV,  Op e n CV  Do c u m e n tatio n ,   [ o n li n e ] ,   A v a il a b le  a t h tt p : // d o c s.o p e n c v . o rg /2 . 4 /d o c /t u t o rials/im g p ro c /ero sio n _ d il a tati o n / e ro sio n _ d i lata ti o n . h tm l.   Co n s u lt   d a te:  ju n   1 0 ,   2 0 1 9 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I n t J   E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.  10 ,   No .   2 A p r il   2 0 2 0   :   1 3 0 8   -   1316   1316   [2 4 ]   F o u n d a ti o n   Ra sp b e rry   P i,   Ra sp b e rr y   P i”,  [ On li n e ],   A v a il a b le at:  h tt p :/ /w ww . ra sp b e rr y p i. o rg /.   Co n s u lt   d a te:  j u n   1 0 ,   2 0 1 9 .   [2 5 ]   K.N.  P lata n io t is,  a n d   A . N.  V e n e tsa n o p o u l o s,  Co lo im a g e   p ro c e ss in g   a n d   a p p li c a ti o n s ,   S p ri n g e S c ien c e   &   Bu sin e ss   M e d ia ,   2 0 1 3 .       B I O G RAP H I E S   O F   AUTH O RS       sa r   G io v a n y   Pa c h ó n   S u e s c ú n   w a b o rn   in   B o g o tá,  Co l o m b ia,  in   1 9 9 6 .   He   re c e iv e d   h is   d e g re e   in   M e c h a tro n ics   E n g in e e rin g   f ro m   th e   P il o U n iv e rsity   o f   Co lo m b ia  in   2 0 1 8 .   Cu rre n tl y ,   h e   is  stu d y in g   h is  M a ste r’s  d e g re e   in   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g   a n d   w o rk in g   a s   Re se a rc h   A ss istan a th e   Nu e v a   G ra n a d a   M il it a ry   Un iv e r sit y   w it h   a n   e m p h a sis  o n   Ro b o ti c s   a n d   M a c h i n e   L e a rn in g . E - m a il :   u 3 9 0 0 2 5 9 @ u n im il it a r. e d u . c o               Ca r lo s   J a v ie r   E n c iso   Ar a g ó n   w a b o rn   in   Bo g o tá,  C o lo m b ia,   in   1 9 9 6 .   He   re c e iv e d   h is  d e g re e   in   M e c h a tro n ics   E n g in e e rin g   f ro m   th e   P il o U n iv e rsity   o f   Co lo m b ia  in   2 0 1 8 .   Cu rre n tl y ,   h e   is  stu d y in g   h is  M a ste r’s  d e g re e   in   M e c h a tro n ics   En g in e e rin g   a n d   w o rk in g   a s   Re se a rc h   A ss istan a th e   Nu e v a   G ra n a d a   M il it a ry   Un iv e r sit y   w it h   an   e m p h a sis  o n   Ro b o ti c s   a n d   M a c h i n e   L e a rn in g .   E - m a il u 3 9 0 0 2 5 6 @ u n im il it a r. e d u . c o               Ro b i n s o n   J i m é n e z   M o r e n o   w a b o rn   in   Bo g o tá,   C o lo m b i a ,   in   1 9 7 8 .   He   re c e iv e d   th e   En g in e e d e g re e   in   El e c tro n ics   a th e   F ra n c isc o   Jo   d e   Ca ld a District  Un iv e rsit y   -   UD  -   in   2 0 0 2 .   M . S c .   in   In d u str ial  A u to m a ti o n   f ro m   th e   Un iv e rsid a d   Na c io n a d e   Co l o m b ia  -   2 0 1 2   a n d   P h . D.   in   E n g in e e rin g   a t h e   F ra n c isc o   Jo   d e   Ca l d a District  Un iv e rsity   -   2 0 1 8 .   He   is   c u rre n tl y   w o rk in g   a a   P r o f e ss o in   th e   M e c h a tr o n ics   E n g in e e ri n g   P ro g ra m   a t   th e   Nu e v a   G ra n a d a   M il it a r y   Un iv e rsit y   -   U M NG .   H e   h a s   e x p e rien c e   in   th e   a re a s o f   In stru m e n tatio n   a n d   El e c tro n ic  Co n tro l ,   a c ti n g   m a in ly   in   Ro b o ti c s,  c o n tr o l,   p a tt e rn   re c o g n it io n ,   a n d   im a g e   p ro c e ss in g .   E - m a il ro b i n so n . ji m e n e z @u n im il it a r. e d u . c o     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.