Evaluación de nuevos modos de empleo de los descriptores de apariencia global en tareas de localización

• Vicente Román ^[1] ; Sergio Cebollada ^[1] ; Luis Payá ^[1] ; María Flores ^[1] ; Arturo Gil ^[1] ; Óscar Reinoso ^[1]
  1. [1] Universidad Miguel Hernández de Elche

     Universidad Miguel Hernández de Elche

     Elche, España

     
• Localización: XL Jornadas de Automática: libro de actas. Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 / coord. por José Luis Calvo-Rolle, José-Luis Casteleiro-Roca, Isabel Fernández-Ibáñez, Óscar Fontenla Romero, Esteban Jove Pérez, Alberto J. Leira-Rejas, José Antonio López Vázquez, Vanesa Loureiro-Vázquez, María-Carmen Meizoso-López, Francisco Javier Pérez Castelo, Andrés José Piñón Pazos, Héctor Quintián Pardo, Juan Manuel Rivas Rodríguez, Benigno Antonio Rodríguez Gómez, Rafael A. Vega-Vega, 2019, ISBN 978-84-9749-716-9, págs. 842-848
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Evaluating new global-appearance using models in a visual localization tasks
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  • español

    Los robots autónomos deben ser competentes en tareas de localización y creación de mapas. Una de las posibles soluciones para estos problemas es emplear descriptores de apariencia global que obtienen un único vector que describe globalmente una imagen panorámica previamente adquirida. Comparando los descriptores HOG y Gist, el propósito de este trabajo es el estudio de un nuevo modo de utilizar estos descriptores con la finalidad de sustituir el modo de empleo actual o lo que sera mas interesante combinar ambos modos para obtener un método de mayor calidad. Este trabajo se realiza con imágenes reales tomadas en un campo de trabajo heterogéneo en el que simultáneamente conviven personas y robots, por ello en las imágenes hay cambios de iluminación, de mobiliario y personas que ocluyen parte de la escena. Como conclusiones se obtiene que el descriptor HOG tiene un resultado similar empleando ambos modos mientras que con el descriptor Gist se obtiene un peor resultado al utilizar el nuevo modo de ventanas verticales.

  • English

    Map building and localization are two im portant tasks that autonomous mobile robots have to deal with. In the last decades it has appeared many studies and techniques to approach these problems. This work brie y describes some possible solutions and it recommends global appearance descriptors to carry our localization tasks. The aim is to obtain a unique vector that describes globally the panoramic image. The mobile robot is able to estimate its position and to create maps using these methods, the result will be independent of the robot orientation. This paper goal is to use a brand new way to use the global appearance descriptors. The nal result could be to use this new way or, a more interesting result, use a combination between both ways taken as a result a third better way. This work will consist on a comparison between both global appearance method ways. The study has been carried out using real images taken in an heterogeneous atmosp here where humans and robots work toget her, for that reason light condition changes and humans can apppear on the scene.