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dc.contributor.advisorBergasa Pascual, Luis Miguel 
dc.contributor.authorCaramazana Zarzosa, Lidia 
dc.date.accessioned2016-02-10T16:54:57Z
dc.date.available2016-02-10T16:54:57Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10017/24002
dc.description.abstractEn el ámbito de la robótica y la automoción resulta de interés conocer la posición que ocupa el robot en todo momento, así como la trayectoria que este describe, haciendo uso de los sensores a bordo del mismo, para lo cual existen ya en la actualidad diferentes métodos. Este proyecto se focaliza en el uso de cámaras como sensores de percepción del entorno y propone una metodología que permita realizar una odometría visual robusta, aplicando técnicas de corrección basadas en la detección de cierres de lazo en situaciones de localización a largo plazo. Para ello, se va a llevar a cabo una mejora metodológica de algunas técnicas clásicas de visión artificial y se implementarán nuevos algoritmos, con el fin de corregir la deriva que implica el uso de la odometría visual en la estimación del recorrido realizado por un agente. Se pretende obtener una estimación precisa de la posición, orientación y trayectoria seguida por un vehículo, a partir del análisis de una secuencia de imágenes adquiridas a través de un sistema estéreo de cámaras que lleva a bordo, sin tener un conocimiento previo del espacio físico en el que se encuentra, y aplicando las técnicas de corrección necesarias una vez que el vehículo recorra una zona previamente visitada.es_ES
dc.description.abstractAn essential requirement in the eld of robotics and automation is to know the position of a mobile robot along the time, as well as the trajectory that it describes by using on-board sensors. Nowadays, several methods exist for accomplishing this goal. In this work, we propose a novel approach focused on the use of cameras as perception sensors of the environment, that allows to perform a robust visual odometry, where correction algorithms based on loop closure detection are applied for localization in long-term situations. In order to satisfy the previous conditions, we carry out a methodological improvement of some classic computer vision techniques. In addition, new algorithms are implemented with the aim of correcting the drift produced in the visual odometry estimation along the traversed path. The main objective is to obtain an accurate estimation of the position, orientation and trajectory followed by a vehicle. Sequences of images acquired by an on-board stereo camera system are analyzed without any previous knowledge about the real environment. Due to this, correction techniques are needed when a place is revisited by the vehicle.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/en
dc.subjectOdometría visuales_ES
dc.subjectCierre de lazoes_ES
dc.subjectCorrección de posees_ES
dc.subjectAKAZEen
dc.subjectLIBVISOen
dc.subjectVisual odometryen
dc.subjectPose correctionen
dc.subjectLoop closure detectionen
dc.titleCorrección de la odometría visual basada en la detección de cierre de lazoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.subject.ecienciaIngeniería industriales_ES
dc.subject.ecienciaIndustrial engineeringen
dc.contributor.affiliationUniversidad de Alcalá. Escuela Politécnica Superior
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen
dc.description.degreeGrado en Ingeniería en Electrónica y Automática Industriales_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen


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