Visual slam in dynamic environments

El problema de localización y construcción visual simultánea de mapas (visual SLAM por sus siglas en inglés Simultaneous Localization and Mapping) consiste en localizar una cámara en un mapa que se construye de manera online. Esta tecnología permite la localización de robots en entornos desconocidos y la creación de un mapa de la zona con los sensores que lleva incorporados, es decir, sin contar con ninguna infraestructura externa. A diferencia de los enfoques de odometría en los cuales el movimiento incremental es integrado en el tiempo, un mapa permite que el sensor se localice continuamente en el mismo entorno sin acumular deriva.Asumir que la escena observada es estática es común en los algoritmos de SLAM visual. Aunque la suposición estática es válida para algunas aplicaciones, limita su utilidad en escenas concurridas del mundo real para la conducción autónoma, los robots de servicio o realidad aumentada y virtual entre otros. La detección y el estudio de objetos dinámicos es un requisito para estimar con precisión la posición del sensor y construir mapas estables, útiles para aplicaciones robóticas que operan a largo plazo.Las contribuciones principales de esta tesis son tres: 1. Somos capaces de detectar objetos dinámicos con la ayuda del uso de la segmentación semántica proveniente del aprendizaje profundo y el uso de enfoques de geometría multivisión. Esto nos permite lograr una precisión en la estimación de la trayectoria de la cámara en escenas altamente dinámicas comparable a la que se logra en entornos estáticos, así como construir mapas en 3D que contienen sólo la estructura del entorno estático y estable. 2. Logramos alucinar con imágenes realistas la estructura estática de la escena detrás de los objetos dinámicos. Esto nos permite ofrecer mapas completos con una representación plausible de la escena sin discontinuidades o vacíos ocasionados por las oclusiones de los objetos dinámicos. El reconocimiento visual de lugares también se ve impulsado por estos avances en el procesamiento de imágenes. 3. Desarrollamos un marco conjunto tanto para resolver el problema de SLAM como el seguimiento de múltiples objetos con el fin de obtener un mapa espacio-temporal con información de la trayectoria del sensor y de los alrededores. La comprensión de los objetos dinámicos circundantes es de crucial importancia para los nuevos requisitos de las aplicaciones emergentes de realidad aumentada/virtual o de la navegación autónoma. Estas tres contribuciones hacen avanzar el estado del arte en SLAM visual. Como un producto secundario de nuestra investigación y para el beneficio de la comunidad científica, hemos liberado el código que implementa las soluciones propuestas.<br /

Un espacio invariante a objetos dinámicos mediante el uso de CycleGANs

En este trabajo se presenta un modelo de aprendizaje profundo para convertir imágenes que muestran contenido dinámico, como vehículos o peatones, en imágenes estáticas realistas. Para ello, se utiliza el modelo CycleGAN, el cual realiza una traducción de una imagen perteneciente a un conjunto de datos de entrada a otra imagen que pertenece al conjunto de datos que se desea obtener. Además, el modelo CycleGAN permite aprender simultáneamente un mapeo inverso, es decir, la traducción de imágenes estáticas a imágenes dinámicas. Para ello, sobre el modelo CycleGAN se introducen diferentes implementaciones en el entrenamiento con el propósito de mejorar los resultados obtenidos. Una de estas mejoras conlleva la incorporación de máscaras con la información dinámica de la imagen en el entrenamiento, así como un reescalado de las funciones de pérdidas de la red en función del número de píxeles dinámicos. La introducción de técnicas utilizadas en esteganografía y de técnicas de detección de esquinas en imágenes suponen también una mejora de nuestras reconstrucciones.A la hora de validar nuestro trabajo se utiliza una red de segmentación semántica para obtener la información semántica del conjunto de imágenes traducidas. Con dicha información se realiza una evaluación para determinar la calidad de nuestras reconstrucciones.<br /

Seguimiento y segmentación de múltiples objetos con descriptores aprendidos

En este TFG se ha estudiado uno de los problemas a los que se enfrenta la visión por computador en la actualidad, que es el del seguimiento y segmentación de múltiples objetos a lo largo de un vídeo. Dicho problema consiste en identificar de forma única a cada uno de los objetos que aparecen en un vídeo mediante una máscara que se adapta a su forma y contorno a nivel de píxel (instance segmentation).En los últimos años, los sistemas de seguimiento de objetos han estado estancados debido a que la tecnología de object detection (identificar a cada objeto con una caja delimitadora o bounding box que lo rodea) se había explotado al máximo. En la actualidad, gracias a la aparición de la instance segmentation, la posibilidad de lograr grandes mejoras ha vuelto a aparecer. Es por ello que se ha desarrollado un sistema de seguimiento y segmentación de objetos que parte del uso de técnicas clásicas de visión por computador y de las últimas tecnologías en el ámbito, como es la red neuronal de segmentación semántica Mask R-CNN. Se busca utilizar nuevos métodos con el fin de diferenciar el sistema realizado del resto, aportando así nueva información acerca de este problema. La principal innovación del trabajo se basa en el uso de descriptores aprendidos, información sobre la apariencia de los objetos a seguir que se va a extraer de Mask R-CNN para utilizarla en beneficio de nuestro sistema, logrando así mejoras en su funcionamiento.En cuanto al desarrollo del trabajo, se ha realizado una primera aproximación al seguimiento usando el solapamiento entre objetos de distintas imágenes. Después, se ha utilizado un algoritmo de predicción con el fin de solucionar algunos problemas que la primera aproximación tiene, y tras esto, se ha incorporado el uso de los descriptores aprendidos extraídos de Mask R-CNN para tener en cuenta la apariencia de los objetos, mejorando así los resultados del sistema. Por último, para evaluar el trabajo desarrollado y compararlo con el estado del arte se han usado las métricas de visión por computador MOTSA, MOTSP y sMOTSA.Para el beneficio de la comunidad de la visión por computador, el sistema está disponible en https://github.com/DanielCay/TFG y un ejemplo del resultado final logrado se puede ver en https://youtu.be/Xw1aob3RjWw.<br /

Estimación de la pose de una cámara monocular con robustez frente a objetos dinámicos

En problemas de localización visual de sistemas móviles (robots, coches autónomos, dispositivos de realidad virtual y aumentada, etc.) frecuentemente se hace la suposición de que la escena es completamente estática y que el efecto de los objetos dinámicos es despreciable. Sin embargo, esto limita el uso de estos sistemas en escenas pobladas del mundo real como carreteras con alto tráfico en el caso de coches autónomos, u hogares en el caso de robots de servicio. La presencia de objetos dinámicos degrada la precisión de la estimación de los seis grados de libertad de la pose de la cámara. El objetivo de este trabajo de fin de grado consiste en detectar regiones dinámicas en las imágenes de una escena en la que haya un contenido dinámico significativo para así estimar con precisión y robustez la pose relativa entre dos imágenes consecutivas de una secuencia.Para abordar este problema se van a utilizar tanto técnicas clásicas de visión por computador como técnicas de aprendizaje profundo. Más concretamente se ha hecho un estudio de la distribución de inliers y outliers del modelo clásico de estimación de la pose de una cámara en escenas altamente dinámicas, utilizando detección y emparejamiento de puntos de interés, cálculo de la matriz fundamental mediante RANSAC, etc. En cuanto a técnicas de aprendizaje profundo, se ha aprovechado el uso de la segmentación semántica para poder tener una comprensión de la escena observada a alto nivel y poder razonar a nivel de objetos en vez de a nivel de puntos del mapa. La combinación de ambas técnicas nos permite obtener una mejor distribución de inliers y outliers a un modelo de escena estático, así como poder descubrir objetos dinámicos y estáticos en la escena observada.<br /

Indicadores reproductivos en cohortes bovinas que beben como única fuente agua tratada proveniente de la producción del petróleo, en diferentes diluciones con agua de pozo profundo

The effect of consumption of treated water from oil production on the reproductive indicators of dual-purpose bovine females was studied. The study was carried out at the municipality of Villavicencio, department of Meta, Colombia. Twenty-four Cebu x Holstein Friesian cows, randomly distributed in 4 treatments, each treatment with permanent disposition of a previously tested reproductive bull were selected. The selected groups consumed water at will of treated production under grazing conditions, as follows: 1. 100% treated production water, 2. mixture of 50% of treated production water and 50% of deep well water (DWW), 3. mixture of 25% of treated production water and 75% of DWW, and 4. 100% of DWW (Control). The variables evaluated in each animal were: age at first birth (AFB), age at first conception (AFC), interval between birth (IBB), birth conception interval (BCI), and number of calves/cow year or birth rate. The statistical analysis included Shapiro-Wilk normality test, one-way analysis of variance and Kruskall-Wallis test, and the SPSS-22 software was used. The results found indicated for AFB and AFC between treatments, averages that ranged from 20.8 and 25.1 months and 30.2 to 34.5 months, respectively, without significant differences (p&gt; 0.05). The variables IBB, BCI and birth rates had medians between 339 to 466 days, 57 to 184 days, and 0.78 to 1.08, respectively. No significant differences were found between the animals that consumed and did not consume treated production water.Se estudió el efecto del consumo de agua tratada proveniente de la producción del petróleo sobre indicadores reproductivos de la hembra bovina de doble propósito. El estudio se desarrolló en el municipio de Villavicencio, departamento del Meta, Colombia. Los animales seleccionados fueron 24 vacas F1, Cebú x Holstein Friesian, distribuidos al azar en 4 tratamientos, cada uno con disposición permanente de reproductor previamente probado y que consumieron agua a voluntad de producción tratada utilizada bajo condiciones de pastoreo, así: 1. 100 % agua de producción tratada, 2. mezcla de 50 % de agua de producción tratada y 50 % de agua de pozo profundo (PP), 3. mezcla de 25 % de agua de producción tratada y 75 % de agua PP, y 4. 100 % de agua PP (Control). Las variables evaluadas en cada animal fueron: la edad al primer parto (EPP), la edad a la primera concepción (EPC), el intervalo entre parto (IEP), el intervalo parto concepción (IPC), número de terneros/vaca año o tasa de natalidad. El análisis estadístico comprendió prueba de normalidad, Shapiro-Wilk, análisis de varianza de una vía y prueba de Kruskall-Wallis, se empleó el software SPSS-22. Los resultados encontrados indicaron para EPC y EPP entre tratamientos, medias que oscilaron 20,8 y 25,1 meses y 30,2 a 34,5 meses, respectivamente, sin diferencias significativas (p &gt; 0.05). Las variables IEP, IPC y tasas de natalidad estuvieron entre 339 a 466 días, 57 a 184 días, y 0,78 a 1,08, respectivamente. No se encontraron diferencias entre los animales que consumieron y no consumieron agua de producción tratada

The Caldera. No. 16

Cuando hablamos de paz, generalmente asociamos el vocablo con adjetivos, momentos, experiencias que nos produzcan un estado de relajación, de calma, de quietud; es decir, la zozobra, la inquietud e incluso, el debate, serían antónimos de paz: Este año nuestra querida Institución Educativa se ha propuesto marcar la pauta en este tema; por tal razón, se ha implementado, dentro de los diferentes espacios pedagógicos que disfrutan nuestros educandos, la “CÁTEDRA DE LA PAZ”, como una alternativa viable, que les permita a nuestros estudiantes, desde los primeros años de preescolar, hasta los últimos de bachillerato, lograr acercamientos a distintas situaciones cotidianas, que hacen parte de nuestra condición humana y permanente de seres comunicativos y sociales; por tanto, las aulas de clase, los distintos escenarios en los que nos movemos deben convertirse en espacios en los que se deben llegar a establecer acuerdos que nos permitan ambientes, de estudio, de trabajo, de recreación, aún más agradables y cordiales.Biografías: Steve Jobs, John Lennon; Por: Javier Felipe Molina Salazar e Isabella Polo García…04 II Concurso Intercolegiado de Oratoria “Literatura y paz” “El arte de leer”; Por: Mariana Alejandra Galvis M. …08 Deporte en el Instituto Caldas Instituto Caldas: Subcampeón Departamental de Baloncesto…10 El pequeño gran ajedrecista; Por: Sebastián Felipe Blanco…11 Escritores memorables, Kafka; Por: Daniel José Galvis Jaimes…12 Proyectos Pedagógicos (Preescolar); Por: Slendy Pinzón González…15 Talentos caldistas…16 Reloj Solar 2014…20 Expresiones caldistas…22 Galería de Imágenes…29When we speak of peace, we generally associate the word with adjectives, moments, experiences that produce us a state of relaxation, calm, and stillness; that is to say, anxiety, concern and even debate, would be antonyms for peace: This year our beloved Educational Institution has proposed to set the standard on this issue; For this reason, the "CHAIR OF PEACE" has been implemented within the different pedagogical spaces that our students enjoy, as a viable alternative that allows our students, from the first years of preschool, to the last years of high school, achieve approaches to different daily situations, which are part of our human and permanent condition of communicative and social beings; therefore, the classrooms, the different settings in which we move, must become spaces in which agreements must be reached that allow us environments, study, work, recreation, even more pleasant and cordial

I Congreso - Convergencias y divergencias. Hacia educaciones y desarrollo otros.

La presente colección, en su primera publicación, recoge la experiencia del I Congreso Internacional de Educación para el Desarrollo en Perspectiva Latinoamericana- EpDl “Convergencias y divergencias. Hacia educaciones y desarrollos otros.” organizado por el Centro de Educación para el Desarrollo-CED de UNIMINUTO, específicamente en relación con las ponencias, libros e iniciativas fotográficas presentadas en las seis líneas temáticas de este evento académico, a saber: (a) experiencias y prácticas pedagógicas; (b) acciones colectivas, movimientos y redes sociales; (c) perspectivas críticas al desarrollo; (d) producción de conocimiento; (e) diferencias, identidades y ciudadanía; (f) cuerpos, emociones y espiritualidades; a partir de éstas propuestas y en el marco de estas líneas, se reflexionó sobre las dinámicas y problemáticas derivadas del desarrollo hegemónico, así como sobre la posibilidad de diálogo entre saberes y conocimientos construidos de forma contextualizada, que permitan agenciar apuestas y proyectos alternativos disidentes en la búsqueda de “desarrollos y educaciones otras” desde América Latina

Effcient simultaneous localisation and mapping in large and complex environments

Finding its way in the environment in which a robot operates is a basic problem to solve for true autonomy. There are two main aspects to this problem, known as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM): (1) the continuous problem of estimating the location of elements of interest for the robot, and (2) the discrete problem of finding correspondences between measurements of the sensor that the robot uses to perceive its environment and the elements already in the map. In this thesis we address these two aspects of SLAM. The estimation problem is classically solved with a filtering approach with satisfactory solutions for environments of limited size. But as the operating environments grow, basic filtering approaches become no more an option because of high computational cost and loss of precision. There has been great progress in advancing filtering algorithms in this sense. In this thesis we intend to push filtering algorithms further forward. We propose a highly scalable filtering algorithm, also conceptually simple to implement. The Combined Filter SLAM algorithm (CF SLAM) is a judicious combination of Extended Kalman (EKF) and Extended Information Filters (EIF) that can be used to execute highly efficient SLAM in large environments. CF SLAM is always more efficient than any other EKF or EIF algorithm: filter updates can be executed in as low as O(log n) as compared with the linear cost of the currently most efficient filtering algorithms. In the worst cases, updates are executed in linear time for CF SLAM as compared with the quadratic cost for all others. In addition to its computational cost savings, CF SLAM does not include approximations (apart from linearisations) and require only linear memory with respect to the size of the environment. The estimation process in SLAM is subordinated to the constraints imposed by the detected correspondences between sensor observations, and thus the algorithm that solves the correspondence must be robust. This problem is usually denominated the data association problem. In this thesis, we address a central data association problem: detecting that the robot is revisiting a previously visited place. This problem is known as loop closing or place recognition. We propose a place recognition algorithm for SLAM systems that works with image and 3D sensors. Our algorithm considers both appearance and geometric information of points of interest in the image and 3D data. Both near and far scene points provide information for the recognition process. Hypotheses about loop closings are generated using a fast appearance technique based on the bag-of-words (BoW) method. Our main contribution is in the verification stage, using conditional random fields (CRFs). We build on CRF-matching with two main novelties: we use both image and 3D geometric information, and we carry out inference on a minimum Spanning Tree (MST), instead of a densely connected graph. Our results show that MSTs provide an adequate representation of the problem, with the additional advantages that exact inference is possible and the computational cost of the inference process is limited. We evaluate our proposals in a several publicly available datasets of indoor and outdoor static and dynamic urban environments, using stereo cameras and 3D laser sensors. We compare with other methods in the state of the art to illustrate the improvements in computational cost and robustness of the methods proposed

Proyección de la demanda de la Empresa Eléctrica Regional Centrosur C.A. mediante un método jerárquico de series de tiempo

El presente trabajo analizó el consumo energético mensual de los usuarios de la EMPRESA ELÉCTRICA REGIONAL CENTROSUR C.A. en la zona urbana de Cuenca - Ecuador, separado por grupo consumidor, empleando un algoritmo quadtree para subdividir el área en microareas para la posterior proyección jerárquica con el método de revisión ascendente.The present work analyzed the monthly energy consumption of the users of EMPRESA ELÉCTRICA REGIONAL CENTROSUR C.A. in the urban area of Cuenca - Ecuador, separated by consumer group, using a quadtree algorithm to subdivide the area into micro-areas for the subsequent hierarchical projection with the bottom-up review method