Localización por visión omnidireccional para asistencia personal

El objetivo de este proyecto es el desarrollo de una aplicación SLAM para una cámara omnidireccional a partir de una aplicación EKF-SLAM Monocular en tiempo real, programada en C++ y diseñada para su uso con cámaras convencionales. Para ello, se han realizado modificaciones sobre dos aspectos básicos: el modelo de proyección y el descriptor de puntos característicos. El modelo de proyección debe ser adaptado a uno apropiado para sistemas omnidireccionales. Se toma el Modelo de la Esfera, un modelo no lineal que permite calcular la proyección de puntos del espacio en puntos de la imagen omnidireccional, y de puntos en la imagen en rayos tridimensionales en los que se encuentra el punto. El descriptor de puntos característicos permite identificar los puntos en una imagen. Las imágenes omnidireccionales conllevan un modelo de proyección más complejo, así como una importante deformación y una escala variable en la imagen debido al cambio de resolución a lo largo de la dirección radial. Por lo tanto, se implementa un nuevo descriptor de puntos para cámaras omnidireccionales que los haga invariantes a cambios de escala y rotación en la imagen. Finalmente se han llevado a cabo varios experimentos divididos en dos fases. En la primera fase se han utilizado datos facilitados por Rawseeds para hacer una comparación entre el nuevo descriptor implementado y el descriptor normal. Los resultados de estos experimentos muestran que el nuevo descriptor tiene un mejor rendimiento en el emparejamiento, que se traduce en una mejora de rendimiento en el SLAM. En la segunda fase se ha experimentado con secuencias tomadas en el Campus Río Ebro con un casco-cámara del Grupo de Robótica, Visión y Tiempo Real, comparando los resultados obtenidos a partir de la aplicación SLAM utilizando el nuevo descriptor con los obtenidos con un dispositivo GPS. Los resultados muestran una gran precisión en la estimación de la trayectoria en un recorrido corto, mientras que en un recorrido largo, la precisión disminuye considerablemente. Además de la deriva del error propia del algoritmo EKF-SLAM por tratarse de un algoritmo incremental, se han establecido dos posibles causas de esta disminución de la precisión, ambas consecuencia de la inobservabilidad de la escala de un SLAM monocular: por un lado, la deriva de escala a lo largo del recorrido debido a la gran longitud de este, y por otro lado, la existencia de zonas del entorno con diferentes escalas alrededor de una misma localización y que afectaría en especial a cámaras omnidireccionales por su gran ángulo de visión

Detección y seguimiento de elementos móviles para videovigilancia

En los últimos años se ha producido un gran avance en el mundo de la videovigilancia gracias a la aplicación de técnicas de visión artificial. Estas técnicas permiten que un ordenador analice las imágenes recibidas por las cámaras de seguridad detectando, por ejemplo, objetos perdidos o abandonados, así como personas que entran en zonas restringidas o peligrosas. La mayoría de estas aplicaciones de vigilancia basan su funcionamiento en la detección de elementos móviles y su seguimiento. Este trabajo estudia dichas tareas, analizando los distintos algoritmos disponibles en distintos entornos que presentan dificultades. Como resultado de dicho análisis se ha implementado un sistema de videovigilancia completo, combinado ambas etapas que puede servir de base para sistemas de vigilancia más complejos

Augmented indoor hybrid maps using catadioptric vision

En este Trabajo de Fin de Máster se presenta un nuevo método para crear mapas semánticos a partir de secuencias de imágenes omnidireccionales. El objetivo es diseñar el nivel superior de un mapa jerárquico: mapa semántico o mapa topológico aumentado, aprovechando y adaptando este tipo de cámaras. La segmentación de la secuencia de imágenes se realiza distinguiendo entre Lugares y Transiciones, poniendo especial énfasis en la detección de estas Transiciones ya que aportan una información muy útil e importante al mapa. Dentro de los Lugares se hace una clasificación más detallada entre pasillos y habitaciones de distintos tipos. Y dentro de las Transiciones distinguiremos entre puertas, jambas, escaleras y ascensores, que son los principales tipos de Transiciones que aparecen en escenarios de interior. Para la segmentación del espacio en estos tipos de áreas se han utilizado solo descriptores de imagen globales, en concreto Gist. La gran ventaja de usar este tipo de descriptores es la mayor eficiencia y compacidad frente al uso de descriptores locales. Además para mantener la consistencia espacio-temporal de la secuencia de imágenes, se hace uso de un modelo probabilístico: Modelo Oculto de Markov (HMM). A pesar de la simplicidad del método, los resultados muestran cómo es capaz de realizar una segmentación de la secuencia de imágenes en clusters con significado para las personas. Todos los experimentos se han llevado a cabo utilizando nuestro nuevo data set de imágenes omnidireccionales, capturado con una cámara montada en un casco, por lo que la secuencia sigue el movimiento de una persona durante su desplazamiento dentro de un edificio. El data set se encuentra público en Internet para que pueda ser utilizado en otras investigaciones

Modeling the environment with egocentric vision systems

Cada vez más sistemas autónomos, ya sean robots o sistemas de asistencia, están presentes en nuestro día a día. Este tipo de sistemas interactúan y se relacionan con su entorno y para ello necesitan un modelo de dicho entorno. En función de las tareas que deben realizar, la información o el detalle necesario del modelo varía. Desde detallados modelos 3D para sistemas de navegación autónomos, a modelos semánticos que incluyen información importante para el usuario como el tipo de área o qué objetos están presentes. La creación de estos modelos se realiza a través de las lecturas de los distintos sensores disponibles en el sistema. Actualmente, gracias a su pequeño tamaño, bajo precio y la gran información que son capaces de capturar, las cámaras son sensores incluidos en todos los sistemas autónomos. El objetivo de esta tesis es el desarrollar y estudiar nuevos métodos para la creación de modelos del entorno a distintos niveles semánticos y con distintos niveles de precisión. Dos puntos importantes caracterizan el trabajo desarrollado en esta tesis: - El uso de cámaras con punto de vista egocéntrico o en primera persona ya sea en un robot o en un sistema portado por el usuario (wearable). En este tipo de sistemas, las cámaras son solidarias al sistema móvil sobre el que van montadas. En los últimos años han aparecido muchos sistemas de visión wearables, utilizados para multitud de aplicaciones, desde ocio hasta asistencia de personas. - El uso de sistemas de visión omnidireccional, que se distinguen por su gran campo de visión, incluyendo mucha más información en cada imagen que las cámara convencionales. Sin embargo plantean nuevas dificultades debido a distorsiones y modelos de proyección más complejos. Esta tesis estudia distintos tipos de modelos del entorno: - Modelos métricos: el objetivo de estos modelos es crear representaciones detalladas del entorno en las que localizar con precisión el sistema autónomo. Ésta tesis se centra en la adaptación de estos modelos al uso de visión omnidireccional, lo que permite capturar más información en cada imagen y mejorar los resultados en la localización. - Modelos topológicos: estos modelos estructuran el entorno en nodos conectados por arcos. Esta representación tiene menos precisión que la métrica, sin embargo, presenta un nivel de abstracción mayor y puede modelar el entorno con más riqueza. %, por ejemplo incluyendo el tipo de área de cada nodo, la localización de objetos importantes o el tipo de conexión entre los distintos nodos. Esta tesis se centra en la creación de modelos topológicos con información adicional sobre el tipo de área de cada nodo y conexión (pasillo, habitación, puertas, escaleras...). - Modelos semánticos: este trabajo también contribuye en la creación de nuevos modelos semánticos, más enfocados a la creación de modelos para aplicaciones en las que el sistema interactúa o asiste a una persona. Este tipo de modelos representan el entorno a través de conceptos cercanos a los usados por las personas. En particular, esta tesis desarrolla técnicas para obtener y propagar información semántica del entorno en secuencias de imágen