2026-05-27T05:30:00Zhttps://riuma.uma.es/rest/oai/requestoai:riuma.uma.es:10630/449122026-01-27T00:46:54Zcom_10630_1685col_10630_38055
RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
advisor
Ruiz-Sarmiento, José Raúl
advisor
González-Jiménez, Antonio Javier
author
Torremocha Doblas, Adrián
2026-01-26T18:25:39Z
2025-07
https://hdl.handle.net/10630/44912
Los mapas semánticos son representaciones del entorno de trabajo de un robot
móvil que incluyen información tanto sobre la geometría de los elementos de
la escena como de su semántica, por ejemplo, las categorías de los objetos presentes
(silla, televisor, vaso, microondas, etc.). El proceso de construcción de dichos
mapas se ve afectado fundamentalmente por errores en el sensor y el modelo de
categorización empleado, lo que resulta en mapas con objetos categorizados de
manera imprecisa. Habitualmente, esta imprecisión en las categorías se explicita
mediante distribuciones probabilísticas.
Este Trabajo Fin de Grado propone un método para refinar mapas semánticos
probabilísticos mediante la desambiguación de objetos con alta incertidumbre en
su categorización. Para ello se emplea Voxeland, un marco que modela probabilísticamente
dicha incertidumbre sobre las categorías de los objetos, interpretadas
como opiniones subjetivas según la Teoría de la Evidencia.
La propuesta identifica las instancias ambiguas mediante el cálculo de la entropía
y, para cada una de ellas, selecciona sus categorías más probables y un
conjunto reducido de imágenes representativas. Estas se suministran, junto con
un prompt estructurado, a un Modelo de Visión y Lenguaje a Gran Escala (LVLM),
que devuelve nuevas opiniones sobre la categoría del objeto.
Las respuestas del LVLM se integran de vuelta en el mapa como nuevas evidencias,
actualizando las probabilidades de cada categoría. Las pruebas sobre el
conjunto de datos SceneNN muestran mejoras en la clasificación de objetos y una
reducción clara de la incertidumbre, fortaleciendo la fiabilidad de los mapas generados
para su uso en robótica móvil en entornos humanos.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
E.T.S.I. Informática - Trabajos Fin de Grado
Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
Uso de modelos de visión y lenguaje a gran escala en la desambiguación de mapas semánticos probabilísticos para robótica móvil.
bachelor thesis
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