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dc.contributor.advisorGonzález-Jiménez, Javier
dc.contributor.advisorBlanco Claraco, José Luis
dc.contributor.authorMoreno Dueñas, Francisco Ángel
dc.contributor.otherIngeniería de Sistemas y Automáticaes_ES
dc.date.accessioned2015-06-04T09:14:06Z
dc.date.available2016-06-04T04:00:03Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10630/9859
dc.description.abstractEsta tesis está enfocada a la combinación de los campos de la robótica móvil y la visión por computador, con el objetivo de desarrollar métodos que permitan a un robot móvil localizarse dentro de su entorno mientras construye un mapa del mismo, utilizando como única entrada un conjunto de imágenes. Este problema se denomina SLAM visual (por las siglas en inglés de "Simultaneous Localization And Mapping") y es un tema que aún continúa abierto a pesar del gran esfuerzo investigador realizado en los últimos años. En concreto, en esta tesis utilizamos cámaras estéreo para capturar, simultáneamente, dos imágenes desde posiciones ligeramente diferentes, proporcionando así información 3D de forma directa. De entre los problemas de localización de robots, en esta tesis abordamos dos de ellos: el seguimiento de robots y la localización y mapeado simultáneo (o SLAM). El primero de ellos no tiene en cuenta el mapa del entorno sino que calcula la trayectoria del robot mediante la composición incremental de las estimaciones de su movimiento entre instantes de tiempo consecutivos. Cuando se usan imágenes para calcular esta trayectoria, el problema toma el nombre de "odometría visual", y su resolución es más sencilla que la del SLAM visual. De hecho, a menudo se integra como parte de un sistema de SLAM completo. Esta tesis contribuye con la propuesta de dos sistemas de odometría visual. Uno de ellos está basado en un solución cerrada y eficiente mientras que el otro está basado en un proceso de optimización no-lineal que implementa un nuevo método de detección y eliminación rápida de espurios. Los métodos de SLAM, por su parte, también abordan la construcción de un mapa del entorno con el objetivo de mejorar sensiblemente la localización del robot, evitando de esta forma la acumulación de error en la que incurre la odometría visual. Además, el mapa construido puede ser empleado para hacer frente a situaciones exigentes como la recuperación de la localización tras la pérdida del robot o realizar localización global. En esta tesis se presentan dos sistemas completos de SLAM visual. Uno de ellos se ha implementado dentro del marco de los filtros probabilísticos no parámetricos, mientras que el otro está basado en un método nuevo de "bundle adjustment" relativo que ha sido integrado con algunas técnicas recientes de visión por computador. Otra contribución de esta tesis es la publicación de dos colecciones de datos que contienen imágenes estéreo capturadas en entornos urbanos sin modificar, así como una estimación del camino real del robot basada en GPS (denominada "ground truth"). Estas colecciones sirven como banco de pruebas para validar métodos de odometría y SLAM visual.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherServicio de Publicaciones y Divulgación Científicaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectRobótica - Tesis doctoraleses_ES
dc.subject.otherVisión por computadores_ES
dc.subject.otherRobótica móviles_ES
dc.subject.otherSlames_ES
dc.subject.otherOdometría Visuales_ES
dc.subject.otherVisión estereoes_ES
dc.titleStereo Visual SLAM for Mobile Robots Navigationes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.centroE.T.S.I. Informáticaes_ES


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