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Local Pattern Detection: International Seminar Dagstuhl Castle, Germany, April 12-16, 2004, Revised Selected Papers

ISBNs: 978-3-540-26543-6 (impreso) 978-3-540-31894-1 (en línea)

Disponibilidad

Institución detectada	Año de publicación	Navegá	Descargá	Solicitá
No detectada	2005	SpringerLink

Cobertura temática: Ciencias de la computación e información - Ingeniería eléctrica, electrónica e informática

actas de congreso

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Local to Global Data Interoperability-Challenges and Technologies, 2005

ISBNs: 0-7803-9228-0 (impreso)

Disponibilidad

Institución detectada	Año de publicación	Navegá	Descargá	Solicitá
No detectada	2005	IEEE Xplore

Cobertura temática: Ingeniería eléctrica, electrónica e informática

tesis Acceso Abierto

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Localización y mapeo simultáneos mediante el uso de un sistema de visión estéreo

Autores/as: Taihú Aguará Nahuel Pire ; Julio Jacobo Berlles

Disponibilidad

Institución detectada	Año de publicación	Navegá	Descargá	Solicitá
No requiere	2017	Biblioteca Digital (FCEN-UBA) (SNRD)

Cobertura temática: Ingeniería eléctrica, electrónica e informática

Resumen disponible

Para que un robot móvil pueda navegar o realizar tareas de manera autónoma, este debe conocer su pose (posición y orientación) y contar con una representación del entorno (mapa) en el que se encuentra. En entornos donde no se cuenta con un mapa previo y el robot no cuenta con información externa que le permita conocer su pose, debe realizar dichas tareas de manera simultánea. El problema de localizar a un robot y construir un mapa del entorno simultaneamente se denomina SLAM por las siglas en inglés de Simultaneous Localization and Mapping. En esta tesis se presenta un método basado en visión estéreo para abordar el problema de SLAM. El método, denominado S-PTAM por el acrónimo en inglés de Stereo Parallel Tracking and Mapping, fue desarrollado de manera tal que sea capaz de correr en tiempo real en ambientes de grandes dimensiones permitiendo estimar de forma precisa la pose del robot a medida que construye un mapa del ambiente en un sistema de coordenadas global. Para tener un desempeño óptimo, S-PTAM desacopla las tareas de localización y mapeo presentes en el problema de SLAM en dos hilos de ejecución independientes. Esto permite aprovechar el poder computacional de los procesadores de múltiples núcleos. Además de los módulos de localización y mapeo, se propone un módulo de detección y cierre de ciclos que permite reconocer lugares previamente visitados por el robot. Los ciclos detectados son utilizados para realizar una corrección tanto del mapa como de la trayectoria estimada, reduciendo efectivamente el error acumulado por el método hasta el momento. S-PTAM trabaja sobre las características visuales extraídas de las imágenes provistas por la cámara estéreo. Para determinar qué extractor de características es el más adecuado en términos de precisión, robustez y costo computacional se presenta una comparación de los detectores y descriptores binarios más relevantes de la literatura. Finalmente, se presentan experimentos con datasets públicos que permiten validar la precisión y la performance del método propuesto. Como resultado se obtuvo que S-PTAM es uno de los métodos de SLAM más precisos del estado del arte. S-PTAM fue publicado como software libre para facilitar su uso y comparación con otros métodos de SLAM.

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