000112237 001__ 112237 000112237 005__ 20220510091957.0 000112237 037__ $$aTAZ-TFM-2021-1549 000112237 041__ $$aspa 000112237 1001_ $$aTirado Garín, Javier 000112237 24200 $$aLocalization, mapping and object tracking in dynamic scenes 000112237 24500 $$aLocalización, mapeo y seguimiento de objetos en escenas dinámicas 000112237 260__ $$aZaragoza$$bUniversidad de Zaragoza$$c2021 000112237 506__ $$aby-nc-sa$$bCreative Commons$$c3.0$$uhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ 000112237 520__ $$aEl SLAM (Localización y Mapeo Simultáneo) y SfM (Estructura a partir de Movimiento), son dos de las técnicas de mayor importancia actual que permiten, a través de información visual y entre otras funciones, localizar a un agente en el entorno que éste atraviesa. Una de las asunciones principales que es común en muchas de sus implementaciones, es que el entorno en el que los sensores capturan la información es predominantemente estático. En la práctica, la mayoría de estos sistemas, implementan técnicas que robustecen las estimaciones ante entidades dinámicas hasta cierto punto. Sin embargo, si la componente dinámica de la escena se vuelve significativa, tanto la localización como la geometría del entorno se vuelven erróneas. En este TFM se aborda este problema. En concreto, se incorpora la estimación del movimiento, de 6 grados de libertad, que experimentan los objetos dinámicos presentes en la escena. Para ello, nos centramos en objetos rígidos, ajustando sus trayectorias a curvas B-Spline Cumulativas, las cuales presentan, entre otras propiedades, la ventaja de ofrecer estimaciones continuas en el tiempo de posición, orientación, velocidad y aceleración. Diferenciándonos así de los trabajos del estado del arte. Así mismo, se plantean estrategias que reducen el coste computacional de manera significativa, siendo aplicables a cualquier proyecto que emplee este tipo de curvas. La evaluación de la propuesta muestra las ventajas de nuestro acercamiento: A pesar de estar imponiendo un modelo de trayectoria, tanto con datos sintéticos, como con una base datos pública, se obtienen resultados similares en precisión en cuanto a localización y orientación de los objetos dinámicos, a la vez que mejorando las estimaciones de la velocidad que éstos experimentan, en comparación con las estimaciones en tiempo discreto del estado del arte.<br /> 000112237 521__ $$aMáster Universitario en Ingeniería Industrial 000112237 540__ $$aDerechos regulados por licencia Creative Commons 000112237 700__ $$aCivera Sancho, Javier$$edir. 000112237 7102_ $$aUniversidad de Zaragoza$$bInformática e Ingeniería de Sistemas$$cIngeniería de Sistemas y Automática 000112237 8560_ $$f716741@unizar.es 000112237 8564_ $$s46643833$$uhttps://zaguan.unizar.es/record/112237/files/TAZ-TFM-2021-1549.pdf$$yMemoria (spa) 000112237 909CO $$ooai:zaguan.unizar.es:112237$$pdriver$$ptrabajos-fin-master 000112237 950__ $$a 000112237 951__ $$adeposita:2022-05-10 000112237 980__ $$aTAZ$$bTFM$$cEINA 000112237 999__ $$a20211126172216.CREATION_DATE