Visione artificiale per robot mobile: tecniche per il riconoscimento e l'interpretazione di immagini a colori

Nel presente lavoro è stato affrontato il problema della visione artificiale in ambito robotico: sono state infatti sviluppate alcune tecniche di elaborazione e di riconoscimento delle immagini acquisite da una telecamera posta a bordo di una piattaforma robotica, destinata alla navigazione ed all'interazione con un certo ambiente. In particolare, l'ambiente proprio della competizione RoboCup, il campionato mondiale di robot calciatori, ha costituito e costituirà una valida prova per la verifica di quanto proposto e realizzato.
Il campo della visione artificiale è relativamente nuovo; nonostante ciò, molte teorie, alcuni paradigmi e molteplici tecniche sono state proposte negli ultimi anni. Alcune di queste costituiscono delle vere e proprie intuizioni, che hanno permesso di effettuare un grande passo in avanti e rappresentano la base di partenza per lo sviluppo di nuovi metodi.
Al fine di acquisire un'adeguata conoscenza del settore della visione robotica e delle tecniche proprie dell'elaborazione delle immagini, è stato condotto uno studio preliminare, che ha interessato numero articoli presenti in letteratura e alcuni libri attinenti alla ricerca che ci si apprestava a fare. Bisogna anche osservare che, in accordo alle norme che regolano una seria sperimentazione, le tecniche sviluppate e testate in laboratorio non sono state solo quelle presentate nel lavoro oggetto di discussione: altre soluzioni si sono rilevate inefficienti e, per questo motivo, non sono state riportate.
Uno degli aspetti cruciali della visione robotica è legato al dover affrontare problemi di interpretazione delle scene del mondo reale: le immagini prese in considerazione sono tratte dal mondo circostante al robot e, quindi, presentano tutte le anomalie e le irregolarità degli oggetti reali, diversamente da quello che avviene con immagini sintetiche o acquisite in condizioni completamente controllate. Inoltre un'applicazione robotica necessita dell'utilizzo di tecniche non troppo costose in termini computazionali, che siano pertanto in grado di produrre elaborazioni in tempo reale.
Se le prime fasi del processo di analisi automatica delle immagini possono essere sviluppate quasi indipendentemente dalla particolare applicazione, invece le fasi di riconoscimento ed interpretazione sono fortemente problem-oriented. L'ambiente considerato possiede alcune caratteristiche che inevitabilmente influenzano il processo di comprensione della scena e le tecniche all'uopo adottate:

- il robot oggetto di studio deve essere un agente autonomo, per cui non è possibile alcun intervento esterno per controllarlo;
- gli oggetti da riconoscere presenti nella scena sono fortemente caratterizzati dal colore: ad ogni tipologia di oggetti viene associato un particolare colore;
- le immagini della scena considerata sono inevitabilmente rumorose, essendo acquisite tramite un mezzo elettronico, che introduce delle impurità sotto forma di pixel spuri in posizioni arbitrarie dell'immagine;
- le condizioni di illuminazione della scena sono in genere fortemente variabili: infatti è difficile ed irreale realizzare su un campo di calcio di notevoli dimensioni un'illuminazione uniforme. Questo aspetto influisce molto sul riconoscimento degli oggetti, rendendo variabile la corrispondenza tra colori e classi di oggetti;
- nell'ambiente considerato sono presenti altri robot (i compagni di squadra e gli avversari), che producono ombre, alterando quindi i colori percepiti, ed occlusioni, rendendo impossibile, tranne in rari casi, il riconoscimento degli oggetti basandosi sull'analisi della loro forma.

Tutti questi aspetti hanno come effetto netto la richiesta di una necessaria, efficiente e scientifica fase di sperimentazione delle soluzioni adottate: teoricamente alcune tecniche potrebbero produrre risultati accettabili, ma, una volta testate e valutate, potrebbero rivelarsi inefficaci.