{"id":67308,"date":"2008-07-10T00:00:00","date_gmt":"2008-07-10T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/seguimiento-de-multiples-objetos-en-entornos-interiores-muy-poblados-basado-en-la-combinacion-de-metodos-probabilsticos-y-determina%c2%adsticos\/"},"modified":"2008-07-10T00:00:00","modified_gmt":"2008-07-10T00:00:00","slug":"seguimiento-de-multiples-objetos-en-entornos-interiores-muy-poblados-basado-en-la-combinacion-de-metodos-probabilsticos-y-determina%c2%adsticos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/seguimiento-de-multiples-objetos-en-entornos-interiores-muy-poblados-basado-en-la-combinacion-de-metodos-probabilsticos-y-determina%c2%adsticos\/","title":{"rendered":"Seguimiento de m\u00faltiples objetos en entornos interiores muy poblados basado en la combinaci\u00f3n de m\u00e9todos probabilsticos y determin\u00edsticos"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Marta Marr\u00f3n Romera <\/strong><\/h2>\n<p>La presente tesis se encuentra enmarcada dentro del \u00e1rea de la rob\u00f3tica personal y de servicios. Es \u00e9ste un \u00e1rea de investigaci\u00f3n que ha tomado gran relevancia en las \u00faltimas dos d\u00e9cadas gracias a los continuos avances de la tecnolog\u00eda y su inserci\u00f3n en la vida diaria de la sociedad moderna. dentro de este contexto, en la tesis se propone un nuevo algoritmo para el seguimiento de m\u00faltiples objetos (\u00abmultiple target tracking\u00bb, mtt abreviadamente), concebido para su uso en entornos interiores complejos. El proceso de mtt dise\u00f1ado, proporciona informaci\u00f3n completa sobre los diferentes objetos detectados en cada momento en el entorno del robot, indicando el n\u00famero, posici\u00f3n, velocidad, camino recorrido e identidad de los mismos. Esta informaci\u00f3n es obtenida por el algoritmo de seguimiento a partir de los datos recogidos por el sistema de observaci\u00f3n de entrada al sistema.  la soluci\u00f3n propuesta cumple todas las especificaciones establecidas por el comportamiento deseado para el seguidor: ha de tener en cuenta la incertidumbre de los modelos de estado y medida de los objetos bajo seguimiento; ha de ser flexible al uso de distintos tipos de sensores ha de poder adaptarse al tipo de informaci\u00f3n de entrada al algoritmo que proporcione el sistema (visi\u00f3n, ultrasonidos, infrarrojo, radio frecuencia, etc.) Que conformen el sistema de observaci\u00f3n empleado; debe ser capaz de seguir los diferentes tipos de objetos que el robot pueda encontrar en su movimiento por el entorno, independientemente de la din\u00e1mica o la forma de estos objetos; finalmente, tiene que alcanzar el nivel de robustez y fiabilidad que requiere la aplicaci\u00f3n de rob\u00f3tica personal en la que se enmarca, en la cual la seguridad del propio robot y de los objetos seguidos (generalmente personas u otros robots) es una especificaci\u00f3n b\u00e1sica. para poder cumplir todas las especificaciones necesarias, el algoritmo de seguimiento dise\u00f1ado en esta tesis adopta como mejor soluci\u00f3n la combinaci\u00f3n de m\u00e9todos probabil\u00edsticos y determin\u00edsticos. De este modo, se propone un filtro de part\u00edculas como n\u00facleo de estimaci\u00f3n del algoritmo de seguimiento, al cual se le incorporan dos procesos de clasificaci\u00f3n que act\u00faan, respectivamente, como algoritmo de asociaci\u00f3n y filtro de salida. Esta combinaci\u00f3n da lugar al \u00abfiltro de part\u00edculas extendido con proceso de clasificaci\u00f3n\u00bb (\u00abextended particle filter with clustering process\u00bb, xpfcp), nombre con el que se identifica el algoritmo propuesto por la autora para el seguimiento de m\u00faltiples objetos en entornos interiores muy poblados. el filtro de part\u00edculas permite modelar m\u00faltiples estados en una \u00fanica distribuci\u00f3n multimodal; su flexibilidad lo hace id\u00f3neo para su aplicaci\u00f3n con distintos tipos de modelos de estado y observaci\u00f3n. Tales caracter\u00edsticas convierten a esta versi\u00f3n del filtro de bayes en la m\u00e1s adecuada para realizar el seguimiento de m\u00faltiples objetos, con la prestaci\u00f3n adicional de poder realizar tal tarea de seguimiento con un coste computacional pr\u00e1cticamente constante. La idea de usar el filtro de part\u00edculas como estimador multimodal en aplicaciones de seguimiento ya ha sido propuesta en varios trabajos previos de investigaci\u00f3n, pero la falta de robustez del sistema as\u00ed obtenido ha llevado en todos los casos a descartar estas soluciones. Esta tesis propone y demuestra que la incorporaci\u00f3n de una parte determin\u00edstica en el algoritmo de seguimiento basado en filtro de part\u00edculas a\u00f1ade la robustez que el estimador multimodal requiere.       en el presente documento, se incluye una profunda revisi\u00f3n (sobre algoritmos y resultados) de los trabajos llevados a cabo por la comunidad cient\u00edfica en esta misma l\u00ednea de investigaci\u00f3n. Adem\u00e1s, se muestra tambi\u00e9n un estudio exhaustivo del comportamiento del sistema de seguimiento propuesto en situaciones complejas en t\u00e9rminos de robustez, fiabilidad, eficiencia y tiempo de ejecuci\u00f3n. Finalmente, se realiza la comparaci\u00f3n de la soluci\u00f3n dise\u00f1ada por la autora con dos de los algoritmos m\u00e1s conocidos y usados por la comunidad cient\u00edfica en tareas de seguimiento similares: el \u00abfiltro de asociaci\u00f3n conjunta de datos\u00bb o \u00abjoint probabilistic data association filter\u00bb, en su versi\u00f3n continua (jpdaf) y muestreada (sjpdaf). Estas comparativas permiten contrastar y validar la contribuci\u00f3n de la presente tesis en esta \u00e1rea de investigaci\u00f3n.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Seguimiento de m\u00faltiples objetos en entornos interiores muy poblados basado en la combinaci\u00f3n de m\u00e9todos probabilsticos y determin\u00edsticos<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Seguimiento de m\u00faltiples objetos en entornos interiores muy poblados basado en la combinaci\u00f3n de m\u00e9todos probabilsticos y determin\u00edsticos <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Marta Marr\u00f3n Romera <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alcal\u00e1<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 07\/10\/2008<\/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>Juan  Carlos Garcia Garcia<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: felipe Espinosa zapata <\/li>\n<li>Jos\u00e9 m Ca\u00f1as plaza (vocal)<\/li>\n<li>arturo De la escalera hueso (vocal)<\/li>\n<li>daniel Gatica p\u00e9rez (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Marta Marr\u00f3n Romera La presente tesis se encuentra enmarcada dentro del \u00e1rea de la rob\u00f3tica personal y 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