Riflessioni e conclusioni

Il lavoro effettuato su GPOD ci suggerisce le seguenti riflessioni in condizioni reali, di evidenziarne le caratteristiche e le limitazioni:

• Caratteristiche
  • tempi di elaborazione deterministici e ridotti: meno di 0,6 sec. per immagini , e meno di 1,7 sec. per immagini .
  • può rivelare non solo ostacoli, ma anche fori nel pavimento.
  • è adatto a una grande varietà di condizioni ambientali.
  • algoritmo semplice e robusto.
  • malfunzionamenti facilmente rilevabili.
  • è possibile calibrare in modo automatico il sistema.
  • fornisce la mappa del pavimento libero.

• limitazioni
  • Gli ostacoli alti sono di difficile localizzazione.
  • I riflessi sul pavimento sono rivelati come fori.
  • non fornisce una mappa precisa della posizione degli ostacoli.
  • funziona bene sono nelle vicinanze del robot.
  • richiede che le telecamere siano orientate verso il pavimento.

Il modulo di calibrazione automatica ha dimostrato la sua validità nell'uso pratico, ne ricordiamo le capacità:

• può calibrare sistemi di 2, 3 o 4 telecamere.
• rapido: il programma effettua un campionamento ogni 5-6 secondi.
• opera senza intervento umano.
• è in grado di accorgersi quando il bersaglio di calibrazione esce dal campo visivo o viene nascosto, di ricercarlo e di riprendere il funzionamento quando il bersaglio viene ritrovato.

Lo sviluppo di GPOD ha costituito un importante punto di confronto con i reali problemi connessi alla visione artificiale per robot mobili. Al termine di questa fase di lavoro si è resa necessaria una riflessione e una valutazione dell'esperienza fatta. Da questa riflessione sono derivati due ordini di considerazioni.

Le considerazioni del primo ordine sono inerenti all'individuazione delle situazioni e dei campi applicativi nei quali l'algoritmo GPOD si dimostri adeguato e adatto. Le considerazioni del secondo ordine riguardano invece l'efficacia e l'adeguatezza dell'ambiente di sviluppo software disponibile sul robot.

La valutazione pratica dell'algoritmo ne ha messo in luce obiettive limitazioni, in particolare, come abbiamo visto, di non rivelare correttamete ostacoli che non si trovino sul pavimento e di non fornire una mappa esplicita della posizione degli ostacoli.

Queste limitazioni, intrinseche, ne fanno individuare l'utilità come ``rivelatore'' di ostacoli, un modulo in grado di allertare il robot qualora un ostacolo si trovi nell'area immediatamete circostante. Nel caso che il pavimento sia effettivamente libero e dotato di sufficiente tessitura superficiale per avere un segnale abbastanza forte, GPOD, grazie al basso carico elaborativo che richiede, permette al robot di muoversi a velocità sostenuta in modo sicuro.

Tuttavia, per pianificare una traiettoia di elusione di un eventuale ostacolo, le informazioni fornite da GPOD si rivelano insufficienti. Si è preferito evitare di complicare l'algoritmo per far fronte a queste limitazioni: qualora il robot pervenisse nelle vicinanze di un ostacolo, GPOD lo rivelerebbe e sarebbe possibile prendere i necessari provvedimenti, per esempio rallentare.

Una volta che il robot si trova nelle vicinanze di un ostacolo, e si muove a velocità ridotta, i tempi di reazione possono essere più lenti, rendendo possibile impiegare algoritmi di stereo con un carico computazionale più elevato, ma più accurati.

Il secondo ordine di considerazioni ha riguardato l'ambiente di sviluppo. Il lavoro svolto ha messo in luce l'inadeguatezza di un linguaggio di programmazione come il C per lo sviluppo e la sperimentazione dei moduli implementati. Questi problemi sono stati affrontati e risolti portando un ambiente di sviluppo più sofisticato sul robot, e facendo uso di tecniche avanzate di progettazione del software, come viene descritto nel capitolo .

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