Modelado automático tridimensional del entorno y extracción de características

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dc.contributor.advisor Gómez González, Javier Victorio
dc.contributor.author Pardeiro Blanco, José
dc.date.accessioned 2014-04-08T09:53:09Z
dc.date.available 2014-04-08T09:53:09Z
dc.date.issued 2013
dc.date.submitted 2013-03-11
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/18751
dc.description.abstract La visión 3D ha sido uno de los campos que más se han visto extendidos en los últimos años. Los últimos avances tecnológicos han propiciado una mayor facilidad y fiabilidad a la hora de obtener la información del entorno. Hasta ahora, problemas como detectar el suelo o el entorno requerían de un hardware muy costoso, además de aparecer numerosas dificultades como errores de sincronización entre el hardware y la unidad de proceso. Actualmente, dichos problemas se encuentran paliados, en parte, gracias a la aparición de cámaras de bajo coste, como por ejemplo el dispositivo Microsoft Kinect, que poseen la capacidad necesaria para desempeñar esas funciones. Por otro lado, han aparecido librerías de desarrollo enfocadas especialmente para el campo de la visión 3D. En este proyecto se propone un algoritmo capaz de procesar la información recibida de una cámara Kinect con el fin de detectar suelos lisos y transitables. Además, el algoritmo es capaz de superar las limitaciones intrínsecas de Kinect, aumentando el rango de funcionamiento mediante técnicas de aprendizaje. Para ello se realizarán pasos intermedios, que incluyen el análisis, aprendizaje e interpretación de los parámetros de color. Para esta tarea se utilizar a tanto el lenguaje de programación C++ como librerías externas tales como OpenCV o PCL, además del apoyo de la herramienta matemática Matlab.
dc.description.abstract Artificial 3D Vision is one of the research fields which has been extended the most in recent years thanks to current technological advances that have led to a greater ease and reliability when obtaining information from the environment. Up to now, detecting problems like soil or environment required a hardware very expensive, besides appearing numerous problems as synchronization errors between the hardware and the processing unit. Currently, these problems are alleviated in part by the emergence of low-cost cameras, such as Microsoft Kinect, which have the capacity to perform these functions. On the other hand, have appeared specially focused development libraries for 3D computer vision. In this project we propose an algorithm capable of processing the information received from a Kinect camera to detect smooth and walkable zones. We also implement an algorithm able to remove the intrinsic limitations of Kinect, increasing the maximum operating distance. This will involve intermediate steps, including the analysis, learning and interpretation algorithms of color parameters. For this task we use both the C++ programming language and external libraries such as OpenCV or PCL, and support from the Matlab mathematical tool.
dc.format.mimetype application/pdf
dc.language.iso spa
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Modelado automático
dc.subject.other Visión 3D
dc.subject.other Proceso de imágenes
dc.subject.other Algoritmos
dc.subject.other Robots autónomos móviles
dc.title Modelado automático tridimensional del entorno y extracción de características
dc.type bachelorThesis
dc.subject.eciencia Robótica e Informática Industrial
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería Electrónica Industrial y Automática
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
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