| dc.description.abstract | En esta Tesis se presenta un nuevo sistema jerárquico de localización y mapeado simultáneos (SLAM: Simultaneous Localization and Mapping) en tiempo real, aplicado a la localización robusta de un vehículo en grandes entornos exteriores de tipo fundamentalmente urbano, siendo capaz de mejorar los sistemas de asistencia a la navegación actuales, basados únicamente en GPS. Además, esta propuesta podría utilizarse en sistemas de navegación autónoma con trayectorias recurrentes, como por ejemplo, líneas regulares de autobús, recorridos internos en parques temáticos, etc. El sistema se basa exclusivamente en la información proporcionada tanto por una cámara estéreo de gran angular y bajo coste, como por un sensor GPS también de bajo coste. El uso de una cámara estéreo demuestra numerosas ventajas frente a la implementación monocular, como por ejemplo la posibilidad de estimar la escala del mapa en verdadera magnitud. El método propuesto se basa en dividir el mapa global en diversos sub-mapas locales, identificados por las denominadas huellas, que definen las poses del vehículo en ciertos puntos y que se relacionan con los sistemas de referencia de cada uno de los sub-mapas. En este nivel de sub-mapa, denominado SLAM de bajo nivel, se implementa un método de tipo métrico consistente en el mapeado secuencial de marcas visuales naturales en 3D, así como en la obtención de la pose del vehículo, a través de un filtro de Kalman Extendido (EKF) que modela el comportamiento dinámico del sistema. De esta forma se logran sub-mapas localmente consistentes. Para la elección del tipo idóneo de marcas en cuanto a propiedades de seguimiento, identificación y tiempos de cómputo, se ha realizado un estudio comparativo entre el método SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) y de correlación directa, obteniéndose mejores resultados para este último. Además, en este nivel se integran las medidas obtenidas del GPS, mejorando la estimación de la posición del vehículo y, por tanto, la propia estimación del mapa local. Sobre el nivel bajo de SLAM, descrito anteriormente, se añade un nivel jerárquicamente superior de tipo topológico denominado nivel alto de SLAM, el cual está basado en uso de las denominadas huellas y la implementación del método de optimización y corrección del mapa topológico, denominado MLR (MultiLevel Relaxation). Este algoritmo tiene como propósito reducir el error global del mapa, manteniendo las restricciones de tiempo real y proporcionando una estimación consistente del mismo, incluso en situaciones de pérdida de cobertura GPS. Para la detección de situaciones de cierre de lazos, fundamentalmente en ausencia de señal GPS, se ha implementado un tipo especial de huellas denominado huella SIFT. Éstas son capaces de identificar lugares previamente visitados, en base a su apariencia visual, mediante el empleo de características de tipo SIFT. Por último, se presentan resultados de validación del método SLAM propuesto a partir de numerosos ensayos realizados fundamentalmente en grandes entornos exteriores de tipo urbano con un vehículo real. Las conclusiones obtenidas de los mismos muestran unos resultados de localización suficientemente precisos para los propósitos de esta Tesis, manteniendo los tiempos de cómputo dentro de las restricciones de tiempo real establecidas y empleando un hardware de coste reducido. Como aplicación práctica final se propone el empleo del método para la mejora de sistemas de asistencia a la navegación, habiéndose realizado diversos ensayos en entornos reales. Se demuestra su uso en situaciones decisivas para la planificación de rutas, con mala o nula recepción de señal de GPS, mejorando los sistemas de navegación actuales. | en_US |
