Enhanced Positioning Algorithm Using a Single Image in an LCD-Camera System by Mesh Elements' Recalculation and Angle Error Orientation

In this article, we present a method to position the tool in a micromachine system based on a camera-LCD screen positioning system that also provides information about angular deviations of the tool axis during its running. Both position and angular deviations are obtained by reducing a matrix of LEDs in the image to a single rectangle in the conical perspective that is treated by a photogrammetry method. This method computes the coordinates and orientation of the camera with respect to the fixed screen coordinate system. The used image consists of 5 × 5 lit LEDs, which are analyzed by the algorithm to determine a rectangle with known dimensions. The coordinates of the vertices of the rectangle in space are obtained by an inverse perspective computation from the image. The method presents a good approximation of the central point of the rectangle and provides the inclination of the workpiece with respect to the LCD screen reference system of coordinates. A test of the method is designed with the assistance of a Coordinate Measurement Machine (CMM) to check the accuracy of the positioning method. The performed test delivers a good accuracy in the position measurement of the designed method. A high dispersion in the angular deviation is detected, although the orientation of the inclination is appropriate in almost every case. This is due to the small values of the angles that makes the trigonometric function approximations very erratic. This method is a good starting point for the compensation of angular deviation in vision based micromachine tools, which is the principal source of errors in these operations and represents the main volume in the cost of machine elements’ parts.The authors want to thank the University Center of Defense at the Spanish Air Force Academy, MDE-UPCT, for financial suppor

Contribuciones al uso de marcadores para Navegación Autónoma y Realidad Aumentada

Square planar markers are a widely used tools for localization and tracking due to their low cost and high performance. Many applications in Robotics, Unmanned Vehicles and Augmented Reality employ these markers for camera pose estimation with high accuracy. Nevertheless, marker-based systems are affected by several factors that limit their performance. First, the marker detection process is a time-consuming task, which is intensified as the image size increases. As a consequence, the current high-resolution cameras has weakened the processing efficiency of traditional marker systems. Second, marker detection is affected by the presence of noise, blurring and occlusion. The movement of the camera produces image blurriness, generated even by small movements. Furthermore, the marker may be partially or completely occluded in the image, so that it is no longer detected. This thesis deals with the above limitations, proposing novel methodologies and strategies for successful marker detection improving both the efficiency and robustness of these systems. First, a novel multi-scale approach has been developed to speed up the marker detection process. The method takes advantage of the different resolutions at which the image is represented to predict at runtime the optimal scale for detection and identification, as well as following a corner upsampling strategy necessary for an accurate pose estimation. Second, we introduce a new marker design, Fractal Marker, which using a novel keypoint-based method achieves detection even under severe occlusion, while allowing detection over a wider range of distance than traditional markers. Finally, we propose a new marker detection strategy based on Discriminative Correlation Filters (DCF), where the marker and its corners represented in the frequency domain perform more robust and faster detections than state-ofthe- art methods, even under extreme blur conditions.Los marcadores planos cuadrados son una de las herramientas ampliamente utilizadas para la localización y el tracking debido a su bajo coste y su alto rendimiento. Muchas aplicaciones en Robótica, Vehículos no Tripulados y Realidad Aumentada emplean estos marcadores para estimar con alta precisión la posición de la cámara. Sin embargo, los sistemas basados en marcadores se ven afectados por varios factores que limitan su rendimiento. En primer lugar, el proceso de detección de marcadores es una tarea que requiere mucho tiempo y este incrementa a medida que aumenta el tamaño de la imagen. En consecuencia, las actuales cámaras de alta resolución han debilitado la eficacia del procesamiento de los sistemas de marcadores tradicionales. Por otra parte, la detección de marcadores se ve afectada por la presencia de ruido, desenfoque y oclusión. El movimiento de la cámara produce desenfoque de la imagen, generado incluso por pequeños movimientos. Además, el marcador puede aparecer en la imagen parcial o completamente ocluido, dejando de ser detectado. Esta tesis aborda las limitaciones anteriores, proponiendo metodologías y estrategias novedosas para la correcta detección de marcadores, mejorando así tanto la eficiencia como la robustez de estos sistemas. En primer lugar, se ha desarrollado un novedoso enfoque multiescala para acelerar el proceso de detección de marcadores. El método aprovecha las diferentes resoluciones en las que la imagen está representada para predecir en tiempo de ejecución la escala óptima para la detección e identificación, a la vez que sigue una estrategia de upsampling de las esquinas necesaria para estimar la pose con precisión. En segundo lugar, introducimos un nuevo diseño de marcador, Fractal Marker, que, mediante un método basado en keypoints, logra detecciones incluso en casos de oclusión extrema, al tiempo que permite la detección en un rango de distancias más amplio que los marcadores tradicionales. Por último, proponemos una nueva estrategia de detección de marcadores basada en Discriminate Correlation Filters (DCF), donde el marcador y sus esquinas representadas en el dominio de la frecuencia realizan detecciones más robustas y rápidas que los métodos de referencia, incluso bajo condiciones extremas de emborronamiento

Detección de peatones en el espectro visible e infrarrojo para un sistema avanzado de asistencia a la conducción

Esta tesis se engloba dentro de los sistemas de ayuda a la conducción (ADAS), cuyo objetivo es evitar los accidentes de tráfico debidos a errores humanos. La necesidad de un sistema que advierta al conductor del posible peligro de su maniobra para peatones es manifiesta, ya que éstos suponen un elevado porcentaje del número de víctimas anuales de tráfico y no gozan de ninguna protección en caso de accidente. El ADAS propuesto detecta a los peatones en entornos urbanos, sin imponer ninguna restricción en cuanto a la iluminación, vestimenta o posicionamiento. Para ello, se propone construir un sistema que vigile la parte frontal del vehículo. Se ha desarrollado dos sistemas estéreo: uno, en el espectro visible y otro, en el espectro infrarrojo. Cada uno de ellos se ha evaluado en dos vehículos distintos; el primero ha sido probado en el IvvI (Intelligent Vehicle based on Visual Information) desarrollado en la Universidad Carlos III de Madrid, y el segundo, hace referencia al sistema GOLD implementado por la Universidad de Parma y utilizado para el análisis del espectro infrarrojo de esta tesis. En cada dominio se han abordado distintas fases de la detección de peatones. En conjunto, se ha investigado e implementado cada una de las etapas necesarias para un sistema de detección de peatones completo; determinación de las regiones de interés, detección de los candidatos potenciales, reconocimiento de los peatones e integración temporal de los resultados