000100672 001__ 100672 000100672 005__ 20210520140814.0 000100672 037__ $$aTESIS-2021-083 000100672 041__ $$aeng 000100672 1001_ $$aBescós Torcal, Berta 000100672 24500 $$aVisual slam in dynamic environments 000100672 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza, Prensas de la Universidad$$c2020 000100672 300__ $$a128 000100672 4900_ $$aTesis de la Universidad de Zaragoza$$v2021-83$$x2254-7606 000100672 500__ $$aPresentado: 18 11 2020 000100672 502__ $$aTesis-Univ. Zaragoza, , 2020$$bZaragoza, Universidad de Zaragoza$$c2020 000100672 506__ $$aall-rights-reserved 000100672 520__ $$aEl problema de localización y construcción visual simultánea de mapas (visual SLAM por sus siglas en inglés Simultaneous Localization and Mapping) consiste en localizar una cámara en un mapa que se construye de manera online. Esta tecnología permite la localización de robots en entornos desconocidos y la creación de un mapa de la zona con los sensores que lleva incorporados, es decir, sin contar con ninguna infraestructura externa. A diferencia de los enfoques de odometría en los cuales el movimiento incremental es integrado en el tiempo, un mapa permite que el sensor se localice continuamente en el mismo entorno sin acumular deriva.<br />Asumir que la escena observada es estática es común en los algoritmos de SLAM visual. Aunque la suposición estática es válida para algunas aplicaciones, limita su utilidad en escenas concurridas del mundo real para la conducción autónoma, los robots de servicio o realidad aumentada y virtual entre otros. La detección y el estudio de objetos dinámicos es un requisito para estimar con precisión la posición del sensor y construir mapas estables, útiles para aplicaciones robóticas que operan a largo plazo.<br />Las contribuciones principales de esta tesis son tres: <br />1. Somos capaces de detectar objetos dinámicos con la ayuda del uso de la segmentación semántica proveniente del aprendizaje profundo y el uso de enfoques de geometría multivisión. Esto nos permite lograr una precisión en la estimación de la trayectoria de la cámara en escenas altamente dinámicas comparable a la que se logra en entornos estáticos, así como construir mapas en 3D que contienen sólo la estructura del entorno estático y estable. <br /> 2. Logramos alucinar con imágenes realistas la estructura estática de la escena detrás de los objetos dinámicos. Esto nos permite ofrecer mapas completos con una representación plausible de la escena sin discontinuidades o vacíos ocasionados por las oclusiones de los objetos dinámicos. El reconocimiento visual de lugares también se ve impulsado por estos avances en el procesamiento de imágenes. <br />3. Desarrollamos un marco conjunto tanto para resolver el problema de SLAM como el seguimiento de múltiples objetos con el fin de obtener un mapa espacio-temporal con información de la trayectoria del sensor y de los alrededores. La comprensión de los objetos dinámicos circundantes es de crucial importancia para los nuevos requisitos de las aplicaciones emergentes de realidad aumentada/virtual o de la navegación autónoma. <br />Estas tres contribuciones hacen avanzar el estado del arte en SLAM visual. Como un producto secundario de nuestra investigación y para el beneficio de la comunidad científica, hemos liberado el código que implementa las soluciones propuestas.<br /> 000100672 520__ $$a<br /> 000100672 521__ $$97100$$aPrograma de Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática 000100672 6531_ $$arobotica 000100672 6531_ $$avision artificial 000100672 700__ $$aNeira Parra, José$$edir. 000100672 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$b 000100672 830__ $$9512 000100672 8560_ $$ftdr@unizar.es 000100672 8564_ $$s57855432$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/100672/files/TESIS-2021-083.pdf$$zTexto completo (eng) 000100672 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:100672$$pdriver 000100672 909co $$ptesis 000100672 9102_ $$a$$b 000100672 980__ $$aTESIS