SLAM 3D basado en una cámara RGB-D y PCL

dc.creatorDomínguez, Francisco
dc.creatorLiaño, Lucas
dc.creatorVerrastro, Sebastián
dc.date.accessioned2022-10-04T18:36:34Z
dc.date.available2022-10-04T18:36:34Z
dc.date.issued2022-10-01
dc.description.abstractEn el presente trabajo se desarrolla un algoritmo capaz de resolver el problema de localización y mapeo simultáneos (SLAM), obteniendo la odometría visual a partir de imágenes en colores con mapa de profundidad (RGB-D) de una cámara Microsoft Kinect bajo el entorno de simulación Gazebo. Para ello, se propone un pipeline de registro que tiene como objetivo encontrar la mejor estimación de movimiento de cuerpo rígido para mapear una imagen de profundidad en otra, asumiendo una escena estática tomada por una cámara en movimiento. El pipeline propuesto se basa en nubes de puntos organizadas, esto es, que dichas nubes se presenten como matrices 2D. Aprovechando esto, se emplea una técnica para reducir las muestras extraídas, llamada normal space sampling, aumentando la probabilidad de que el registro converja al mínimo global. Los resultados obtenidos se asemejan a la trayectoria real simulada por el robot.es_ES
dc.description.abstractIn the present work an algorithm capable of solving the problem of simultaneous location and mapping (SLAM) is developed, obtaining visual odometry from color images with depth map (RGB-D) of a Micro- soft Kinect camera under the environment of Simulation gazebo. For this, a registration pipeline is proposed that aims to find the best estimate of rigid body movement to map one depth image to another, assuming a static scene taken by a moving camera. The proposed pipeline is based on organized point clouds, that is, the- se clouds are presented in 2D matrices. Taking advantage of this, a technique is used to reduce the samples drawn, called normal space sampling, increasing the probability that the record will converge to the global minimum. The results obtained are similar to the real trajectory simulated by the robot.es_ES
dc.description.affiliationFil: Domínguez, Francisco. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Liaño, Lucas. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Verrastro, Sebastián. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Buenos Aires; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.identifier.citationProyecciones Vol. 20 (2)es_ES
dc.identifier.issn1853-6352
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/7134
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.holderFrancisco Domínguez, Lucas Liaño, Sebastián Verrastroes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/*
dc.rights.uriAtribución-NoComercial 4.0 Internacional*
dc.rights.useLicencia Creative Commons Atribución -No Comerciales_ES
dc.sourceProyecciones, Vol. 20 No.2, 21-34. (2022)es_ES
dc.subjectrgbes_ES
dc.subjectdes_ES
dc.subjectpcles_ES
dc.subjectslam3des_ES
dc.subjectslames_ES
dc.subjectgazeboes_ES
dc.titleSLAM 3D basado en una cámara RGB-D y PCLes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.type.versionpublisherVersiones_ES

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