Localización basada en apariencia visual.

Abstract

Tecnologías emergentes como la robótica, los vehículos autónomos o la realidad aumentada exigen métodos fiables y eficaces de Localización Visual (VL). Esta tarea se ha abordado principalmente comparando las observaciones de la cámara con las proyecciones que integran un modelo 3D preconstruido del entorno. La alternativa es evitar cualquier representación 3D, construyendo una base de datos de descriptores de imágenes geoetiquetadas que capturan la apariencia del entorno. Este enfoque basado en la apariencia ha sido ampliamente adoptado para resolver el problema topológico del Reconocimiento Visual de Lugares (VPR). Sin embargo, obtiene una precisión limitada al estimar la pose desde la que se tomó la imagen de consulta, que es el problema que investigamos en esta tesis: Localización Basada en la Apariencia Visual (AbL). La presente tesis doctoral aporta una serie de estudios, algoritmos y resultados en forma de compendio de artículos publicados. En primer lugar, se aborda la continuidad y la estructura de la variedad de apariencia, que proporcionan una mejor comprensión de la apariencia de la escena y su relación con la pose. Dada la complejidad de dicha variedad, centramos nuestro análisis en regiones de poses cercanas, en las que se puede determinar una relación entre pose y apariencia adecuada para la localización. Por otro lado, proponemos diseñar un mapa de apariencia que capture la estructura global del entorno de una manera fiable y eficiente. Este mapa garantiza tanto la consistencia topológica de la localización con un coste computacional reducido. Finalmente, abordamos el problema de AbL como la combinación de la información topológica de VPR con un método local para la estimación de la pose, proponiendo tres soluciones que demuestran una localización adecuada y robusta. Además, estos enfoques pueden hacer uso del conocimiento topológico del mapa para realizar otras operaciones como la inicialización o detección de pérdida.