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Professor Advisordc.contributor.advisorAdams, Martin
Authordc.contributor.authorBarrios Soto, Pablo Adolfo
Associate professordc.contributor.otherPérez Flores, Claudio
Associate professordc.contributor.otherHoseinnezhad, Reza
Associate professordc.contributor.otherVo, Ba-Ngu
Admission datedc.date.accessioned2024-05-29T23:03:37Z
Available datedc.date.available2024-05-29T23:03:37Z
Publication datedc.date.issued2023
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/198815
Abstractdc.description.abstractEn mapeo robótico y en Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), la capacidad de evaluar la calidad de los mapas estimados es crucial. Aunque existen conceptos para cuantificar el error en la trayectoria estimada de un robot, o en un subconjunto de caracteristicas del mapa estimado, rara vez se considera conjuntamente la diferencia entre todas las estimaciones y el ground truth. En la literatura de tracking, la métrica Optimal Sub-Pattern Assignment (OSPA) proporciona una solución a este problema. A pesar de sus ventajas sobre otras métricas, la métrica OSPA tiene algunas limitaciones en mapeo robótico. Por lo tanto, la primera componente de esta tesis introduce la métrica Cardinalized Optimal Linear Assignment (COLA), para la evaluación de mapas robóticos. Además, la segunda componente de esta tesis amplía el uso de las metricas multi-objeto al problema del registro de nubes de puntos, el cual es una componente crucial en muchas aplicaciones, incluyendo la estimación del movimiento de los sensores sensor y la reconstrucción 3D. Los resultados de esta tesis demuestran que la métrica COLA es fiable para evaluar mapeo robótico y SLAM. Además, la métrica COLA mejora el registro de nubes de puntos abordando conjuntamente los errores espaciales y de cardinalidad.es_ES
Abstractdc.description.abstractIn robotic mapping and Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) the ability to assess the quality of estimated maps is crucial. While concepts exist for quantifying the error in the estimated trajectory of a robot, or a subset of the estimated feature locations, the difference between all current estimated and ground-truth features is rarely jointly considered. The Optimal Sub-Pattern Assignment (OSPA) metric provided a solution to the problem of assessing target tracking algorithms. Despite its advantages over other metrics when gauging multi-target tracking errors, the OSPA metric has some limitations when applied to robotic mapping errors. Therefore, the first component of this thesis introduces the Cardinalized Optimal Linear Assignment (COLA) metric, as a complement to the OSPA metric, for feature map evaluation Further, the point cloud registration problem is addressed as an application of multi-object metric concepts. Therefore, the second component of this thesis extends the application of multi-object metrics to the fundamental research problem of point cloud data registration for sensor motion estimation and 3D reconstruction. The results of this thesis demonstrate that the COLA metric is reliable for evaluating robotic mapping and SLAM. Also, the COLA metric improves point cloud registration by jointly addressing spatial and cardinality errors.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipBecas CONICYT - Doctorado Nacional, 2012, ANID/PIA AFB180004 y por CONICYT FONDECYT project 1231658.es_ES
Lenguagedc.language.isoenes_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleMulti-object metrics for robotic map evaluation and data registrationes_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorgmmes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Eléctricaes_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civil Eléctricaes_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoDoctoradoes_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Doctor en Ingeniería Eléctricaes_ES


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