Development of a visual odometry system as a location aid for self-driving cars
Autores
Pérez Carmona, CarmenDirector
Bergasa Pascual, Luis MiguelFecha de publicación
2021Palabras clave
KITTI
Odometría visual
Vehículos autónomos
Percepción
Automoción
Visual odometry
Self-driving vehicles
Perception
Automotion
Tipo de documento
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
Versión
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Derechos
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Derechos de acceso
info:eu-repo/semantics/openAccess
Resumen
Conocer la posición exacta que ocupa un robot y la trayectoria que describe es esencial en el ámbito
de la automoción. Durante años se han desarrollado distintos sensores y técnicas para este cometido que
se estudian a lo largo del trabajo.
En este proyecto se utilizan dos cámaras a bordo del vehículo como sensores de percepción del entorno.
Se propone un algoritmo basado únicamente en odometría visual, es decir, analizando la secuencia de
imágenes captadas por las cámaras, sin conocimiento previo del entorno y sin el uso de otros sensores,
se pretende obtener una estimación real de la posición y orientación del vehículo. Dicha propuesta se ha
validado en el dataset de KITTI y se ha comparado con otras técnicas de odometría visual existentes en
el estado del arte Knowing the exact position occupied by a robot and the trajectory it describes is essential in the
automotive field. Some techniques and sensors have been developed over the years for this purpose
which are studied in this work.
In this project, two cameras on board the vehicle are used as sensors for the environment perception. The
proposed algorithm is based only on visual odometry, it means, using the sequence of images captured
by the cameras, without prior knowledge of the environment and without the use of other sensors. The
aim is to obtain a real estimation of the position and orientation of the vehicle. This proposal has been
validated on the KITTI benchmark and compared with other Visual Odometry techniques existing in
the state of the art.
Ficheros en el ítem
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TFG_Pérez_Carmona_2021.pdf | 5.558Mb |
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