{"id":101317,"date":"2010-02-06T00:00:00","date_gmt":"2010-02-06T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/segmentacion-y-posicionamiento-3d-de-robots-moviles-en-espacios-inteligentes-mediante-redes-de-camaras-fijas\/"},"modified":"2010-02-06T00:00:00","modified_gmt":"2010-02-06T00:00:00","slug":"segmentacion-y-posicionamiento-3d-de-robots-moviles-en-espacios-inteligentes-mediante-redes-de-camaras-fijas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/diseno-de-sistemas-sensores\/segmentacion-y-posicionamiento-3d-de-robots-moviles-en-espacios-inteligentes-mediante-redes-de-camaras-fijas\/","title":{"rendered":"Segmentaci\u00f3n y posicionamiento 3d de robots m\u00f3viles en espacios inteligentes mediante redes de c\u00e1maras fijas"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Cristina Losada Guti\u00e9rrez <\/strong><\/h2>\n<p>La presente tesis doctoral surge con el objetivo de realizar contribuciones para la segmentaci\u00f3n, identificaci\u00f3n y posicionamiento 3d de m\u00faltiples robots m\u00f3viles. Para ello se utiliza un conjunto de c\u00e1maras calibradas y sincronizadas entre s\u00ed, que se encuentran ubicadas en posiciones fijas del espacio en que se mueven los robots (espacio inteligente). No se contar\u00e1 con ning\u00fan conocimiento a priori de la estructura de los robots m\u00f3viles ni marcas artificiales a bordo de los mismos.      tanto para la segmentaci\u00f3n de movimiento como para la estimaci\u00f3n de la posici\u00f3n 3d de los robots m\u00f3viles se propone una soluci\u00f3n basada en la minimizaci\u00f3n de una funci\u00f3n objetivo, que incorpora informaci\u00f3n de todas las c\u00e1maras disponibles en el espacio inteligente. Esta funci\u00f3n objetivo depende de tres grupos de variables: los contornos que definen la segmentaci\u00f3n sobre el plano imagen, los par\u00e1metros de movimiento 3d (componentes de la velocidad lineal y angular en el sistema de referencia global) y profundidad de cada punto de la escena al plano imagen. Debido a que la funci\u00f3n objetivo depende de tres grupos de variables, para su minimizaci\u00f3n se emplea un algoritmo greedy, iterativo, entre etapas. En cada una de estas etapas dos de los grupos de variables se suponen conocidos, y se resuelve la ecuaci\u00f3n para obtener el restante.       de forma previa a la minimizaci\u00f3n se realiza la inicializaci\u00f3n tanto de las curvas que definen los contornos de la segmentaci\u00f3n como de la profundidad de cada punto perteneciente a los robots. Adem\u00e1s se requiere la estimaci\u00f3n del n\u00famero de robots presentes en la escena. Partiendo de que las c\u00e1maras se encuentran en posiciones fijas del espacio inteligente, la inicializaci\u00f3n de las curvas se lleva a cabo comparando cada imagen de entrada con un modelo de fondo obtenido previamente. Tanto para el modelado de fondo, como para la comparaci\u00f3n de las im\u00e1genes de entrada con el mismo se emplea el an\u00e1lisis de componentes principales generalizado (gpca). Respecto a la profundidad se emplea visual hull 3d (vh3d) para relacionar la informaci\u00f3n de todas las c\u00e1maras disponibles, obteniendo un contorno aproximado de los robots m\u00f3viles en 3d. Esta reconstrucci\u00f3n de los robots proporciona una buena aproximaci\u00f3n de la profundidad inicial de todos los puntos pertenecientes a los robots. Por otro lado, el uso de una versi\u00f3n extendida de la t\u00e9cnica de clasificaci\u00f3n k-medias permite obtener una estimaci\u00f3n del n\u00famero de robots presentes en la escena.       tras la segmentaci\u00f3n de movimiento y la estimaci\u00f3n de la posici\u00f3n 3d de todos los objetos m\u00f3viles presentes en la escena, se procede a la identificaci\u00f3n de los robots m\u00f3viles. Esta identificaci\u00f3n es posible debido a que los robots m\u00f3viles son agentes controlados por el espacio inteligente, de forma que se cuenta con informaci\u00f3n acerca de las medidas de los sensores odom\u00e9tricos a bordo de los mismos. Para el seguimiento se propone el uso de un filtro de part\u00edculas extendido con proceso de clasificaci\u00f3n (xpfcp).   la elecci\u00f3n de este estimador se debe a que, dado su car\u00e1cter multimodal, permite el seguimiento de un n\u00famero variable de elementos (robots m\u00f3viles) empleando para ello un \u00fanico estimador, sin necesidad de incrementar el vector de estado. Los resultados obtenidos a la salido del xpfcp son una buena estimaci\u00f3n de la posici\u00f3n de los robots m\u00f3viles en un instante posterior, por lo que esta informaci\u00f3n se realimenta a la etapa de inicializaci\u00f3n de variables, permitiendo reducir el tiempo de procesamiento consumido por la misma.       las diferentes soluciones propuestas a lo largo de la tesis han sido validadas de forma experimental utilizando para ello diferentes secuencias de im\u00e1genes ( con presencia de diferentes robots, personas, diversos objetos, cambios de iluminaci\u00f3n, etc.) Adquiridas en el espacio inteligente del departamento de electr\u00f3nica de la universidad de alcal\u00e1 (ispace-uah).<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Segmentaci\u00f3n y posicionamiento 3d de robots m\u00f3viles en espacios inteligentes mediante redes de c\u00e1maras fijas<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Segmentaci\u00f3n y posicionamiento 3d de robots m\u00f3viles en espacios inteligentes mediante redes de c\u00e1maras fijas <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Cristina Losada Guti\u00e9rrez <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 02\/06\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Manuel Mazo Quintas<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Marta Marr\u00f3n romera <\/li>\n<li>Luis Baumela molina (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 m Ca\u00f1as plaza (vocal)<\/li>\n<li>Luis Manuel de Faria azevedo (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Cristina Losada Guti\u00e9rrez La presente tesis doctoral surge con el objetivo de realizar contribuciones para la segmentaci\u00f3n, [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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