Análisis de Detectores y Descriptores de Características Visuales en SLAM en Entornos Interiores y Exteriores
Mónica Ballesta, Arturo Gil, Óscar Reinoso, David Úbeda
RIAI (Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial)  (2010)
Ed. CEA-IFAC  ISSN:1697-7912 (Print) 1697-7920 (Online)  DOI:10.1016/S1697-7912(10)70027-3  - Vol. 7, No. 2, pp. 68-80

Resumen:

El objetivo de este artículo es encontrar un extractor de características visuales que pueda o en un proceso de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). Este extractor de características consiste en la combinación de un detector que extrae puntos significativos del entorno, y un descriptor local que caracteriza dichos puntos. Este artíıculo presenta la comparación de un conjunto de detectores de puntos de interés y de descriptores locales que se utilizan como marcas visuales en un proceso de SLAM. El análisis comparativo se divide en dos fases diferenciadas: detección y descripción. Se evalúa la repetibilidad de los detectores, así como la invariabilidad de los descriptores ante cambios de vista, escala e iluminación. Los experimentos se han realizado a partir de un conjunto de secuencias de imágenes tanto interiores (entorno de oficinas) como exteriores, con diversas variaciones en la imagen (iluminación y posición), representando así de una forma bastante general los entornos típicos de un robot. Se considera que los resultados de este trabajo pueden ser útiles a la hora de seleccionar una marca adecuada en SLAM visual, tanto para entornos interiores como exteriores.