3D point cloud registration based on a purpose-designed similarity measure

This article introduces a novel approach for finding a rigid transformation that coarsely aligns two 3D point clouds. The algorithm performs an iterative comparison between 2D descriptors by using a purpose-designed similarity measure in order to find correspondences between two 3D point clouds sensed from different positions of a free-form object. The descriptors (named with the acronym CIRCON) represent an ordered set of radial contours that are extracted around an interest-point within the point cloud. The search for correspondences is done iteratively, following a cell distribution that allows the algorithm to converge toward a candidate point. Using a single correspondence an initial estimation of the Euclidean transformation is computed and later refined by means of a multiresolution approach. This coarse alignment algorithm can be used for 3D modeling and object manipulation tasks such as "Bin Picking" when free-form objects are partially occluded or present symmetries

Shadow-based vehicle detection in urban traffic

Vehicle detection is a fundamental task in Forward Collision Avoiding Systems (FACS). Generally, vision-based vehicle detection methods consist of two stages: hypotheses generation and hypotheses verification. In this paper, we focus on the former, presenting a feature-based method for on-road vehicle detection in urban traffic. Hypotheses for vehicle candidates are generated according to the shadow under the vehicles by comparing pixel properties across the vertical intensity gradients caused by shadows on the road, and followed by intensity thresholding and morphological discrimination. Unlike methods that identify the shadow under a vehicle as a road region with intensity smaller than a coarse lower bound of the intensity for road, the thresholding strategy we propose determines a coarse upper bound of the intensity for shadow which reduces false positives rates. The experimental results are promising in terms of detection performance and robustness in day time under different weather conditions and cluttered scenarios to enable validation for the first stage of a complete FACS.This work is funded by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (Project: DPI2012-36959)

Working together: a review on safe human-robot collaboration in industrial environments

After many years of rigid conventional procedures of production, industrial manufacturing is going through a process of change toward flexible and intelligent manufacturing, the so-called Industry 4.0. In this paper, human-robot collaboration has an important role in smart factories since it contributes to the achievement of higher productivity and greater efficiency. However, this evolution means breaking with the established safety procedures as the separation of workspaces between robot and human is removed. These changes are reflected in safety standards related to industrial robotics since the last decade, and have led to the development of a wide field of research focusing on the prevention of human-robot impacts and/or the minimization of related risks or their consequences. This paper presents a review of the main safety systems that have been proposed and applied in industrial robotic environments that contribute to the achievement of safe collaborative human-robot work. Additionally, a review is provided of the current regulations along with new concepts that have been introduced in them. The discussion presented in this paper includes multidisciplinary approaches, such as techniques for estimation and the evaluation of injuries in human-robot collisions, mechanical and software devices designed to minimize the consequences of human-robot impact, impact detection systems, and strategies to prevent collisions or minimize their consequences when they occur

Contribución a la seguridad activa en entornos robotizados industriales basada en cámara de tiempo de vuelo

Tradicionalmente, los sistemas de seguridad utilizados en entornos industriales robotizados separaban los espacios de trabajos entre robot y personas, por lo que la colaboración directa entre persona y robot quedaba prohibida según la normativa entonces vigente. Sin embargo, en los últimos años se está produciendo un cambio en el modo e fabricación de los productos que conlleva a que cada vez en más tareas la persona y el robot combinen sus habilidades en trabajos colaborativos, aspecto que en la normativa actual ya está reflejado. Para lograr una colaboración entre persona y robot, en la que ambos puedan compartir un mismo espacio de forma simultánea, es necesario compensar la desaparición de las medidas de seguridad que establecían una separación rígida entre los espacios de trabajo de ambos, con otro tipo de sistemas de seguridad que bien permitan detectar los obstáculos y sus características dinámicas para evitar que se produzca una colisión, y/o aminorar los posibles daños causados por un impacto inesperado. Con este objetivo, la presente tesis plantea el análisis y procesamiento de imágenes procedentes de sensores de visión 2D y 3D situados sobre un entorno robotizado. Este análisis y procesamiento permite obtener de forma conjunta información 3D e información de color de la escena, detectar objetos en movimiento a partir de información 3D, y establecer un volumen de seguridad en torno a los elementos detectados

Localización del punto de fuga para sistema de detección de líneas de carril

[Resumen] Una tarea fundamental dentro de los sistemas de detección de cambio de carril involuntario es la detección de las marcas viales longitudinales pintadas en el asfalto, ya sean continuas o discontinuas, así como de los límites de la vía. Los métodos de detección de estas características de la carretera basados en visión por computador, se dividen generalmente en dos etapas: extracción de las potenciales marcas viales longitudinales y ajuste de estas a un modelo matemático. El presente artículo se centra en la primera, presentando un método para la detección del punto (vía recta) o puntos (vía curva) de fuga de la imagen. Los bordes de imagen cuya proyección pase por el punto de fuga, pertenecen a potenciales líneas de carril o límites de la carretera, siendo por lo tanto dicho punto una característica importante para la comprensión de la escena y detección del carril. Tras un filtrado basado en la orientación de los bordes de la imagen, los puntos de fuga se obtienen a partir de un proceso iterativo por votación. Ensayos realizados en tráfico urbano real muestran un comportamiento eficiente del método.Ministerio de Economía y Competitividad; DPI2012-3695

Detección de vehículos basada en visión por computador para sistema de ayuda a la conducción en tráfico urbano. Generación de hipótesis

[Resumen] La detección de vehículos es una tarea fundamental en los sistemas anticolisión frontal. Los métodos de detección de vehículos basados en visión por computador se dividen generalmente en dos etapas: generación de hipótesis y verificación de hipótesis. El presente artículo se centra en la primera, presentando un método de generación de hipótesis basado en la sombra que los vehículos originan bajo sí mismos. La detección de la sombra se realiza mediante un nuevo enfoque de umbralización por intensidad. En primer lugar, un umbral es establecido a partir de la región de la carretera frente al ego-vehículo. Posteriormente, un segundo umbral es empleado sobre cada candidato con el fin de identificar la posible sombra lateral adyacente al vehículo. El método supera importantes dificultades como la presencia de sombras laterales, indicaciones pintadas en el asfalto y fondos de imagen saturados de objetos. Ensayos realizados en tráfico urbano muestran un comportamiento eficiente y fiable del método.Este trabajo ha sido realizado bajo el patrocinio del Ministerio de Economía y Competitividad. (Proyecto: DPI2012-36959)https://doi.org/10.17979/spudc.978849749808

Design and creation of a new Curso 0 for the Faculty of Philology

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