Mostrar el registro sencillo del ítem

Profesor guíadc.contributor.advisorAdams, Martin
Autordc.contributor.authorPincheira Ibáñez, Diego Mauricio
Profesor colaboradordc.contributor.otherInostroza Ferrari, Felipe
Profesor colaboradordc.contributor.otherRuiz del Solar, Javier
Fecha ingresodc.date.accessioned2023-01-13T15:35:43Z
Fecha disponibledc.date.available2023-01-13T15:35:43Z
Fecha de publicacióndc.date.issued2022
Identificadordc.identifier.other10.58011/w6aw-cf09
Identificadordc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/191508
Resumendc.description.abstractEl presente trabajo aborda la implementación de un sistema de Localización y Mapeo Simultáneo (SLAM) empleando información visual mediante el uso de Conjuntos Finitos Aleatorios (Random Finite Sets, o RFS ) en el contexto de robótica, denominado como RFS-SLAM. Mediante una cámara RGB-D, es posible obtener información del entorno de tal manera de poder elaborar un mapa de este, y permitir que el dispositivo pueda ubicarse dentro de dicho mapa, sin necesidad de tener información previa. El uso de Random Finite Sets en los algoritmos SLAM permiten que estos modelen entornos dinámicos sin necesidad de utilizar algoritmos de asociación de datos, cuya complejidad escala de manera exponencial al introducir nueva información proveniente de la trayectoria y el mapa, por lo que se plantea en este trabajo de memoria que el desempeño de algoritmos SLAM que se basan en RFS es más robusto al utilizar información visual frente a errores de detección. Para la ejecución del algoritmo, se capturaron imágenes mediante una cámara RGB-D, capturando mediciones del entorno mediante descriptores ORB y la información provista por el sensor de profundidad de la cámara Kinect, estimando así la posición de objetos de interés relativos a la cámara a lo largo de una trayectoria. Dicha información se le entrega al algoritmo RFS-SLAM, que arroja tanto la trayectoria estimada como la ubicación de dichos elementos de interés en el espacio. Los resultados de dicha implementación permiten concluir un menor error a lo largo de la trayectoria en comparación a los comandos de movimiento realizados, a la vez de robustez de dicho resultado al aumentar la incertidumbre.es_ES
Idiomadc.language.isoeses_ES
Publicadordc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Tipo de licenciadc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link a Licenciadc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Palabras clavesdc.subjectSistemas de información geográfica
Palabras clavesdc.subjectSISTEMAS DE COMANDO Y CONTROL
Palabras clavesdc.subjectControl automático
Palabras clavesdc.subjectVehículo autónomo
Palabras clavesdc.subjectComputer Vision
Palabras clavesdc.subjectRobot vision systems
Palabras clavesdc.subjectRandom Finite Sets
Palabras clavesdc.subjectSLAM
Palabras clavesdc.subjectSimultaneous localization and mapping
Títulodc.titleImplementación de mapeo y localización simultánea en vehículos autónomos utilizando filtro PHD y visión computacionales_ES
Tipo de documentodc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogadoruchile.catalogadorgmmes_ES
Departamentouchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_ES
Facultaduchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Eléctricaes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoLicenciadoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisMemoria para optar al título de Ingeniero Civil Eléctricoes_ES


Descargar archivo

Icon
Icon

Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)

Mostrar el registro sencillo del ítem

Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States
Excepto si se señala otra cosa, la licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States