Multi-object metrics for robotic map evaluation and data registration
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Adams, Martin
Author
dc.contributor.author
Barrios Soto, Pablo Adolfo
Associate professor
dc.contributor.other
Pérez Flores, Claudio
Associate professor
dc.contributor.other
Hoseinnezhad, Reza
Associate professor
dc.contributor.other
Vo, Ba-Ngu
Admission date
dc.date.accessioned
2024-05-29T23:03:37Z
Available date
dc.date.available
2024-05-29T23:03:37Z
Publication date
dc.date.issued
2023
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/198815
Abstract
dc.description.abstract
En 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
Abstract
dc.description.abstract
In 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
Patrocinador
dc.description.sponsorship
Becas CONICYT - Doctorado Nacional,
2012, ANID/PIA AFB180004 y por CONICYT FONDECYT project 1231658.
es_ES
Lenguage
dc.language.iso
en
es_ES
Publisher
dc.publisher
Universidad de Chile
es_ES
Type of license
dc.rights
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States