TAZ-TFG-2018-3639


Inicialización del estado de un sistema visual-inercial

Vizárraga Huerta, Jorge
Civera Sancho, Javier (dir.)

Universidad de Zaragoza, EINA, 2018
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Área de Ingeniería de Sistemas y Automática

Graduado en Ingeniería de Tecnologías Industriales

Resumen: Inicialización del estado de un sistema visual-inercial. Resumen. En la tecnología SLAM, “Simultaneous location and mapping”, encontramos una de las tecnologías más útiles y punteras del momento. Lo innovador de esta tecnología reside en su capacidad de dar a una máquina el conocimiento, de manera instantánea, de su posición. Este conocimiento lo obtiene mediante la estimación de mapas 3D que le permiten conocer el entorno por el que se mueve con elevada precisión, sin la necesidad de dispositivos GPS, evitando los problemas de localización que aparecen dentro de edificios cerrados. Uno de los sistemas utilizados, para el conocimiento de la posición y el mapeo del entorno, es el de los sistemas visuales-inerciales. Estos sistemas se basan en la combinación de señales visuales, captadas por una, o varias, cámaras con señales inerciales recogidas por un sensor inercial IMU. En este TFG se va abordar uno de los principales problemas que afrontan este tipo de sistemas, la inicialización. Se vana a estudiar las soluciones al problema propuestas en [1] y en [2] y se van a implementar las ecuaciones planteadas en dichos trabajos. El algoritmo creado busca que el sistema conozca, con el menor error posible, su posición a través de una recreación del entorno. A diferencia de la mayoría de sistemas actuales se requiere que se haga sin una semilla inicial previa, es decir, se busca una inicialización correcta del sistema sin la utilización de un estado inicial dado. Para evaluar el algoritmo implementado se ha utilizado el dataset EuRoC ¬[6]. Este dataset contiene por un lado las imágenes tomadas por dos cámaras y, por otro, las señales inerciales recogidas por un sensor IMU durante el vuelo de un dron a través de una habitación. Además, incluye unas medidas ground truth que permiten comparar los resultados obtenidos con los resultados reales, pudiendo así estimar el error presentado por el algoritmo en la determinación de la posición. Con diferentes experimentos se ha querido comprobar si el sistema estudiado puede llevar a cabo una inicialización correcta, o muy cercana a la correcta. Para este análisis se ha obtenido el error obtenido con respecto al ground truth. Este estudio ha querido también analizar la robustez y la eficiencia del sistema planteado en [1] y [2]. Se ha estudiado su robustez, es decir, como reacciona el sistema ante situaciones cambiantes y se han hecho análisis de sensibilidad de las variables que más influyen en el resultado final.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado

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