SLAM 3D basado en una cámara RGB-D y PCL

En el presente trabajo se desarrolla un algoritmo capaz de resolver el problema de localización y mapeo simultáneos (SLAM), obteniendo la odometría visual a partir de imágenes en colores con mapa de profundidad (RGB-D) de una cámara Microsoft Kinect bajo el entorno de simulación Gazebo. Para ello, s...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Domínguez, Francisco, Liaño, Lucas, Verrastro, Sebastián
Formato: Artículo publisherVersion
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
rgb
d
pcl
slam3d
slam
gazebo
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12272/7134
Aporte de:
RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional
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description En el presente trabajo se desarrolla un algoritmo capaz de resolver el problema de localización y mapeo simultáneos (SLAM), obteniendo la odometría visual a partir de imágenes en colores con mapa de profundidad (RGB-D) de una cámara Microsoft Kinect bajo el entorno de simulación Gazebo. Para ello, se propone un pipeline de registro que tiene como objetivo encontrar la mejor estimación de movimiento de cuerpo rígido para mapear una imagen de profundidad en otra, asumiendo una escena estática tomada por una cámara en movimiento. El pipeline propuesto se basa en nubes de puntos organizadas, esto es, que dichas nubes se presenten como matrices 2D. Aprovechando esto, se emplea una técnica para reducir las muestras extraídas, llamada normal space sampling, aumentando la probabilidad de que el registro converja al mínimo global. Los resultados obtenidos se asemejan a la trayectoria real simulada por el robot.
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