Uso de Descriptores basados en Apariencia Global para la Localización y Creación de Mapas
Yerai Berenguer, Luis Payá, Adrián Peidró y Oscar Reinoso
Jornadas Nacionales de Robótica 2018  (Valladolid, 14-15 de junio del 2018. )
Ed. CEA-IFAC  ISBN:978-84-09-02877-1

Resumen:



Este trabajo presenta las aportaciones más relevantes realizadas dentro de la tesis ’Uso de descriptores holísticos para la localización y creación de mapas: una aproximación al Graph-SLAM mediante apariencia visual’, la cual será defendida el día 27 de abril de 2018 en la Universidad Miguel Hernández de Elche. 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 (Simultaneous Localization And Mapping). En las investigaciones de la tesis de la que trata este trabajo 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.