Resumen

Hoy en día, el diseño de robots móviles totalmente autónomos es una disciplina clave. Construir un modelo robusto del entorno desconocido es una capacidad importante que el robot debe desarrollar. A partir de este modelo, el robot debe ser capaz de estimar su posición actual y navegar hasta los puntos objetivo. Para resolver estas tareas es habitual el uso de sensores de visión omnidireccionales. Al utilizar esta fuente de información, el robot debe extraer información relevante de las escenas tanto para construir el modelo como para estimar su posición. Los marcos posibles incluyen el enfoque clásico de extraer y describir características locales o trabajar con la apariencia global de las escenas, que ha surgido como una solución conceptualmente sencilla y robusta. Mientras que las técnicas basadas en características han sido ampliamente estudiadas en la literatura, las basadas en la apariencia requieren una evaluación comparativa completa para revelar el rendimiento de los métodos existentes y ajustar correctamente sus parámetros. Este trabajo realiza una evaluación comparativa de cuatro técnicas de apariencia global en tareas de construcción de mapas, utilizando información visual omnidireccional como única fuente de datos del entorno.

• Materias:Biotecnología Nanotecnología Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Nanotechnology Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:robot, robots móviles autónomos, evaluación comparativa completa, tareas de construcción de mapas, sensores de visión omnidireccionales, información visual omnidireccional, modelo, escenas, técnicas de apariencia, enfoque clásico
• Keywords:robot, autonomous mobile robots, full comparative evaluation, map building tasks, omnidirectional vision sensors, omnidirectional visual information, model, scenes, appearance techniques, classical approach