Resumen

El Mapeo y Localización Simultáneos (SLAM) es un problema multidisciplinar con ramificaciones en diversos campos. Uno de los aspectos clave para su popularidad y éxito es la fusión de datos producida por las técnicas SLAM, proporcionando sistemas sensoriales fuertes y robustos incluso con dispositivos simples, como las webcams en SLAM Monocular. Este trabajo estudia un novedoso algoritmo de validación por lotes, la prueba de compatibilidad de hipótesis de orden superior (HOHCT), frente a uno de los enfoques más populares, el JCCB. El enfoque HOHCT se ha desarrollado como una forma de mejorar el rendimiento del SLAM monocular de inicialización inversa de profundidad retardada, un algoritmo de SLAM monocular desarrollado previamente y basado en la estimación de paralaje. Tanto HOHCT como JCCB se prueban y comparan exhaustivamente dentro de un marco de SLAM monocular de inicialización inversa retardada, mostrando los puntos fuertes y los costes de esta propuesta.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:inicialización de profundidad slam monocular, inicialización de profundidad slam monocular marco, prueba de compatibilidad de hipótesis de orden superior, algoritmo novedoso de validación por lotes, algoritmo slam monocular, sistemas sensoriales robustos, hohct, jccb, enfoque hohct, slam monocular
• Keywords:depth initialization monocular slam, depth initialization monocular slam framework, highest order hypothesis compatibility test, novel batch validation algorithm, monocular slam algorithm, robust sensory systems, hohct, jccb, hohct approach, monocular slam