Uso de descriptores holísticos para la localización y creación de mapas: una aproximación al graph-slam mediante apariencia visual

• Autores: Yerai Berenguer Fernández
• Directores de la Tesis: Óscar Reinoso García (dir. tes.), Luis Payá Castelló (codir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Miguel Hernández de Elche ( España ) en 2018
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José María Sebastián y Zúñiga (presid.), Luis Miguel Jiménez García (secret.), Fernando Torres Medina (voc.), Arturo Gil Aparicio (voc.), Juan Antonio Corrales Ramón (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Tecnologías Industriales y de Telecomunicación por la Universidad Miguel Hernández de Elche
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RediUMH (pdf)
• Resumen

  • Hoy en día, el campo de la robótica móvil está cada vez más presente en diferentes campos y aplicaciones como puede ser la conducción autónoma. Debido a esta creciente presencia, la comunidad científica trata de desarrollar nuevos algoritmos para proveer a los robots móviles de mayor autonomía para tomar mejores decisiones en sus tareas. Con este objetivo, el robot debe desarrollar diferentes habilidades esenciales a la hora de poder navegar por entornos desconocidos. Una de estas habilidades es la de crear un mapa del entorno a partir de información recogida con los sensores equipados en él. Otra de estas habilidades consiste en ser capaz de localizarse dentro del mapa creado anteriormente. En el caso de que ambas tareas (creación de mapas y localización) se ejecuten al mismo tiempo se conoce como SLAM (\textit{Simultaneous Localization And Mapping}). En las investigaciones de la tesis se presentan diferentes algoritmos de creación de mapas y localización utilizando información obtenida a través de sensores visuales omnidireccionales. Asimismo, para la descripción de las imágenes se utilizan técnicas basadas en la apariencia global de las imágenes. Todos los algoritmos se testan con diversos conjuntos de imágenes, tanto imágenes generadas virtualmente como imágenes capturadas bajo condiciones de trabajo reales y teniendo en cuenta fenómenos habituales como cambios de iluminación y oclusiones.