Evaluación de nuevos modos de empleo de los descriptores de apariencia global en tareas de localización

Abstract

espanolLos robots autonomos deben ser competentes en tareas de localizacion y creacion de mapas. Una de las posibles soluciones para estos problemas es emplear descriptores de apariencia global que obtienen un unico vector que describe globalmente una imagen panoramica previamente adquirida. Comparando los descriptores HOG y Gist, el proposito de este trabajo es el estudio de un nuevo modo de utilizar estos descriptores con la finalidad de sustituir el modo de empleo actual o lo que sera mas interesante combinar ambos modos para obtener un metodo de mayor calidad. Este trabajo se realiza con imagenes reales tomadas en un campo de trabajo heterogeneo en el que simultaneamente conviven personas y robots, por ello en las imagenes hay cambios de iluminacion, de mobiliario y personas que ocluyen parte de la escena. Como conclusiones se obtiene que el descriptor HOG tiene un resultado similar empleando ambos modos mientras que con el descriptor Gist se obtiene un peor resultado al utilizar el nuevo modo de ventanas verticales. EnglishMap building and localization are two im portant tasks that autonomous mobile robots have to deal with. In the last decades it has appeared many studies and techniques to approach these problems. This work brie y describes some possible solutions and it recommends global appearance descriptors to carry our localization tasks. The aim is to obtain a unique vector that describes globally the panoramic image. The mobile robot is able to estimate its position and to create maps using these methods, the result will be independent of the robot orientation. This paper goal is to use a brand new way to use the global appearance descriptors. The nal result could be to use this new way or, a more interesting result, use a combination between both ways taken as a result a third better way. This work will consist on a comparison between both global appearance method ways. The study has been carried out using real images taken in an heterogeneous atmosp here where humans and robots work toget her, for that reason light condition changes and humans can apppear on the scene.