Mostrar el registro sencillo del ítem

dc.contributor.advisorGonzález-Jiménez, Antonio Javier 
dc.contributor.advisorCremers, Daniel
dc.contributor.authorJaimez, Mariano
dc.contributor.otherIngeniería de Sistemas y Automáticaen_US
dc.date.accessioned2018-07-13T10:59:45Z
dc.date.available2018-07-13T10:59:45Z
dc.date.issued2017-11-06
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10630/16257
dc.descriptionAsí, esta tesis no trata un único tema sino que aborda varios problemas de distinta índole. El objetivo común es proponer soluciones a dichos problemas que sean más rápidas o más precisas que las existentes, o bien que permitan a un robot o dispositivo operar en condiciones más extremas (por ejemplo en la oscuridad o en entornos muy dinámicos). Los métodos desarrollados demuestran que un conocimiento preciso de la geometría del entorno es fundamental en muchos problemas de visión. En consecuencia, el uso de sensores de rango resulta ventajoso frente a soluciones tradicionales basadas en cámaras RGB que necesitan estimar la profundidad de la escena observada, consumiendo recursos computacionales en el proceso. Además, los sensores de rango pueden funcionar en condiciones de iluminación cambiantes o incluso en total oscuridad, lo cual amplía su rango de aplicación. Como contrapartida, los sensores de rango solo pueden detectar objetos por debajo de una cierta distancia umbral y tienden a verse afectados por la radiación solar, lo cual restringe a veces su uso en exteriores.en_US
dc.description.abstractEsta tesis versa sobre el uso de sensores de rango en visión por computador y robótica. Se centra principalmente (pero no exclusivamente) en la estimación de movimiento 2D y 3D con cámaras RGB-D y escáneres láser. En algunos casos el objetivo es la estimación del movimiento del propio sensor, y en otros la del movimiento de los objetos que observa. Además, presentamos nuevos algoritmos que explotan los datos geométricos proporcionados por dichos sensores para la reconstrucción 3D de objetos o la navegación autónoma de robots. En concreto, abordamos los siguientes problemas: - Odometría visual. La odometría consiste en la estimación incremental del movimiento mediante uno o varios sensores, y es una parte fundamental de muchos sistemas robóticos o de realidad virtual/aumentada. - Estimación del flujo de escena. Se denomina flujo de escena al campo vectorial que representa de forma independiente el movimiento 3D de todos y cada uno de los puntos observados por una cámara. Sus aplicaciones son múltiples: el modelado 3D de cuerpos no rígidos, la manipulación de objetos móviles, la interacción hombre-máquina o el análisis de movimiento son algunos ejemplos. - Reconstrucción 3D de objetos. Consiste en obtener una representación matemática (en este caso una superficie) que describa la forma de un objeto dado a partir de un conjunto de imágenes. Esto resulta útil a la hora de medir dimensiones, insertar objetos reales en mundos virtuales, o combinar objetos y entornos reales que no están juntos físicamente. - Navegación reactiva con sensores de rango. Como su propio nombre indica, los algoritmos de navegación reactiva permiten a un robot móvil "reaccionar" ante distintas distribuciones de obstáculos para alcanzar un destino prefijado. Al contrario que los sistemas deliberativos, no necesitan conocer previamente el mapa del entorno, pero solo permiten la navegación a destinos locales (no muy lejanos a la pose del robot).en_US
dc.language.isoengen_US
dc.publisherUMA Editorialen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectVisión artificial (Robótica) - Tesis doctorales
dc.subject.otherSensores de rangoen_US
dc.subject.otherEstimación de movimientoen_US
dc.subject.otherOdometríaen_US
dc.subject.otherVisión 3Den_US
dc.subject.otherRobóticaen_US
dc.titleMotion Estimation, 3D Reconstruction and Navigation with Range Sensorsen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisen_US
dc.centroE.T.S.I. Informáticaen_US


Ficheros en el ítem

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem