Visual SLAM with RGB-D cameras based on pose graph optimization

En este trabajo abordamos el problema de localización y mapeo simultáneo (SLAM) utilizando únicamente información obtenida mediante una cámara RGB-D. El objetivo principal es desarrollar un sistema SLAM capaz de estimar la trayectoria completa del sensor y generar una representación 3D consistente del entorno en tiempo real. Para lograr este objetivo, el sistema se basa en un método de estimación del movimiento del sensor a partir de información de profundidad densa y en técnicas de reconocimiento de lugares a partir de características visuales. A partir de estos algoritmos, se extraen restricciones espaciales entre fotogramas cuidadosamente seleccionados. Con estas restricciones espaciales se construye un grafo de poses, empleado para inferir la trayectoria más verosímil. El sistema se ha diseñado para ejecutarse en dos hilos paralelos: uno para el seguimiento y el otro para la construcción de la representación consistente. El sistema se evalúa en conjuntos de datos públicamente accesible, alcanzando una precisión comparable a sistemas de SLAM del estado del arte. Además, el hilo de seguimiento se ejecuta a una frecuencia de 60 Hz en un ordenador portátil de prestaciones modestas. También se realizan pruebas en situaciones más realistas, procesando observaciones adquiridas mientras se movía el sensor por dos entornos de interiores distintos

Detección de Lugares con Camaras RGB-D. Aplicación a Cierre de Bucles en SLAM

En este trabajo se propone un método que combina descriptores de imágenes de intensidad y de profundidad para detectar de manera robusta el problema de cierre de bucle en SLAM. La robustez del método, proporcionada por el empleo conjunto de información de diversa naturaleza, permite detectar lugares revisitados en situaciones donde m´etodos basados solo en intensidad o en profundidad presentan dificultades (p.e. condiciones de iluminación deficientes, o falta de geometría). Además, se ha diseñado el métod cuenta su eficiencia, recurriendo para ello al detector FAST para extraer las características de las observaciones y al descriptor binario BRIEF. La detección de bucle se completa con una Bolsa de Palabras binarias. El rendimiento del método propuesto se ha evaluado en condiciones reales, obteniéndose resultados muy satisfactorios.Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

Calibración extrínseca de un conjunto de cámaras RGB-D sobre un robot móvil

La aparición de las cáqmaras RGB-D como sensores robóticos de bajo coste ha supuesto la inclusión habitual de varios de estos dispositivos en una creciente cantidad de vehiculos y robots. En estos casos, la calibraci on precisa de las transformaciones espaciales existentes entre las c amaras del mismo robot es de capital importancia a la hora de obtener medidas ables del entorno. Este articulo evalua el metodo de calibracion con formula cerrada descrito en [7] y lo extiende con una propuesta alternativa basada en un m etodo iterativo y una extension robusta de este ultimo en dos escenarios: i) un entorno simulado con cambios en el nivel de ruido de las observaciones, en el numero de observaciones obtenidas, en la proporcion de outliers y en las posiciones relativas de las c amaras, y ii) una con guraci on particular de 3 c amaras RGB- D sobre un robot real. Los resultados de la evaluacion muestran una mayor precision para nuestra propuesta iterativa robusta en todos los escenarios analizados. El codigo fuente de la implementacion de estos metodos en C++ se proporciona para su uso publico.Proyecto PROMOVE:DPI2014-55826-R (MINECO). Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech

A Scoring System to Determine Risk of Delayed Bleeding After Endoscopic Mucosal Resection of Large Colorectal Lesions.

After endoscopic mucosal resection (EMR) of colorectal lesions, delayed bleeding is the most common serious complication, but there are no guidelines for its prevention. We aimed to identify risk factors associated with delayed bleeding that required medical attention after discharge until day 15 and develop a scoring system to identify patients at risk. We performed a prospective study of 1214 consecutive patients with nonpedunculated colorectal lesions 20 mm or larger treated by EMR (n = 1255) at 23 hospitals in Spain, from February 2013 through February 2015. Patients were examined 15 days after the procedure, and medical data were collected. We used the data to create a delayed bleeding scoring system, and assigned a weight to each risk factor based on the β parameter from multivariate logistic regression analysis. Patients were classified as being at low, average, or high risk for delayed bleeding. Delayed bleeding occurred in 46 cases (3.7%, 95% confidence interval, 2.7%-4.9%). In multivariate analysis, factors associated with delayed bleeding included age ≥75 years (odds ratio [OR], 2.36; P The risk of delayed bleeding after EMR of large colorectal lesions is 3.7%. We developed a risk scoring system based on 6 factors that determined the risk for delayed bleeding (receiver operating characteristic curve, 0.77). The factors most strongly associated with delayed bleeding were right-sided lesions, aspirin use, and mucosal defects not closed by hemoclips. Patients considered to be high risk (score, 8-10) had a 40% probability of delayed bleeding