Civera Sancho Javier 2020 Los sistemas de Localización y Mapeado Simultáneo (SLAM, del inglés Simultaneous Localization and Mapping) son una de las tecnologías más relevantes para aplicaciones robóticas y de realidad virtual y aumentada. El objetivo de estos sistemas es reconstruir un mapa de un determinado entorno a partir de imágenes así como estimar la trayectoria de la cámara que toma dichas imágenes.<br />La relevancia que han adquirido los sistemas SLAM a lo largo de los últimos años se debe a la importancia de sus numerosas aplicaciones. Estos sistemas son imprescindibles en, por ejemplo, la realidad aumentada, los vehículos autónomos o la navegación de robots en entornos desconocidos.<br /> <br />Los sistemas de SLAM visual-inercial (VI-SLAM) son aquellos que, además de imágenes, utilizan medidas inerciales para reconstruir el entorno. El bajo coste, pequeño tamaño y baja potencia requerida por los sensores utilizados para tomar las medidas han hecho de los sistemas VI-SLAM uno de los más populares dentro de los sistemas SLAM. Sin embargo, a pesar de su popularidad, la inicialización de los sistemas VI-SLAM continúa siendo crítica debido a su falta de robustez y precisión.<br />En este trabajo se ha abordado el problema mediante el planteamiento de una nueva formulación general para la inicialización de sistemas VI-SLAM. Con la formulación propuesta se han alcanzado mayor robustez y precisión que el actual estado del arte. El trabajo se basa en la utilización de un sensor monocular-inercial, es decir, una cámara monocular y una unidad de medición inercial (IMU, del inglés Inertial Measurement Unit). <br />La formulación presentada ha sido probada en un dataset público que dispone de una considerable variedad de condiciones de iluminación, movimiento y escenarios. Además, se han realizado una gran cantidad de experimentos que muestran la importante mejora de robustez y precisión con respecto a los actuales sistemas de inicialización. <br />Parte del trabajo realizado ha sido recogido en el artículo “Visual-inertial slam initialization: A general linear formulation and a gravity-observing non-linear optimization.”, que fue publicado y presentado en el IEEE International Symposium for Mixed and Augmented Reality 2018 (ISMAR).<br /><br /> TAZ