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Ver el documento (formato PDF)   Pire, Taihú Aguará Nahuel.  "Localización y mapeo simultáneos mediante el uso de un sistema de visión estéreo"  (2017-03-02)
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
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Resumen:
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.

Abstract:
In order to allow a mobile robot navigate and perform tasks autonomously, it must know its pose (position and orientation) and have a representation of the environment (map). In environments where the robot does not have a previous map and no external information is provided to know its pose, it is necessary to perform both tasks simultaneously. The problem of localizing a robot and building a map of the environment simultaneously is called SLAM; this stands for Simultaneous Localization and Mapping. In this thesis, a system based on stereo vision to address the problem of SLAM is presented. The method, called S-PTAM as an acronym for Stereo Parallel Tracking and Mapping, was developed. This method is intended to run in real-time for long trajectories, allowing to estimate the pose accurately as it builds a sparse map of the environment on a global coordinate system. For optimal performance, S-PTAM decouples localization and mapping tasks of the SLAM problem into two independent threads, allowing us to take advantage of multicore processors. Besides the localization and the mapping modules, a loop closure module that can recognize places previously visited by the robot is proposed. The detected loops are used to refine the map and the estimated trajectory, effectively reducing the accumulated error of the method so far. S-PTAMworks on the visual features extracted from the images provided by the stereo camera. To determine which feature extractor is the most suitable in terms of accuracy, a comparison in terms of robustness and computational cost of the most relevant detectors and binary descriptors in the literature is performed. Finally, experiments with public datasets for validating the accuracy and performance of the proposed method are presented. As a result S-PTAM is one of the most accurate SLAM methods of the state of the art. S-PTAM was released as free software to ease its use and to allow comparison with other SLAM methods.

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Registro:
Título : Localización y mapeo simultáneos mediante el uso de un sistema de visión estéreo     =    Stereo parallel tracking and mapping
Autor : Pire, Taihú Aguará Nahuel
Director : Berlles, Julio Jacobo
Consejero : Mejail, Marta E.
Jurados : Gómez, Juan C.  ; Martínez Montiel, José M.  ; Soria, Carlo M.
Año : 2017-03-02
Editor : Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Filiación : Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
Departamento de Computación . Laboratorio de Robótica y Sistemas Embebidos (LRSE)
Grado obtenido : Doctor de la Universidad de Buenos Aires en el área de Ciencias de la Computación
Ubicación : Preservación - http://digital.bl.fcen.uba.ar/gsdl-282/cgi-bin/library.cgi?a=d&c=tesis&d=Tesis_6181_Pire
Idioma : Inglés
Area Temática : Computación / Robótica
Palabras claves : ROBOTICA MOVIL; SLAM; VISION ESTEREO; CIERRE DE CICLOS; MOBILE ROBOTICS; SLAM; STEREO VISION; LOOP CLOSURE
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