Hacia la Navegación Visual de un Vehículo Autónomo Submarino en Áreas con Posidonia Oceanica

[ES] Este artículo presenta los resultados de un estudio experimental exhaustivo que determina el tipo de características visuales que presentan una mayor robustez, estabilidad y trazabilidad en imágenes submarinas tomadas en entornos colonizados con Posidonia Oceanica (P.O.), sean consecutivas o qu...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Bonin-Font, Francisco, Coll Gomila, Carles, Oliver Codina, Gabriel
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2017
País:España
Institución:Universitat Politècnica de València (UPV)
Repositorio:RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia
Idioma:español
OAI Identifier:oai:riunet.upv.es:10251/143357
Acceso en línea:https://riunet.upv.es/handle/10251/143357
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Autonomous Mobile Robots
Robot Navigation
Robot Vision
Visual Motion
Sistemas de navegación
Robot submarino autónomo
Navegación del robot
Visión del robot
Odometría visual
Descripción
Sumario:[ES] Este artículo presenta los resultados de un estudio experimental exhaustivo que determina el tipo de características visuales que presentan una mayor robustez, estabilidad y trazabilidad en imágenes submarinas tomadas en entornos colonizados con Posidonia Oceanica (P.O.), sean consecutivas o que cierran bucles (imágenes que muestran una misma área, parcial o totalmente, tomadas en tiempos distintos, desde puntos de vista distintos o incluso en condiciones de iluminación diferentes). El trabajo se ha centrado en dos puntos fundamentales: a) evaluar la capacidad que pueden tener varias técnicas de aumento de contraste en imágenes con P.O. a la hora de aumentar el número y calidad de las características visuales, y b) encontrar la combinación detector/descriptor invariante a rotación y traslación, que maximiza el número de correspondencias inliers usadas posteriormente para el cálculo de la odometria visual, o en el registro de imágenes que cierran bucles.