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Título : Odometría mediante visión artificial usando métodos director
Autor : Velazquez Dodge, Charles Fernando%700554
metadata.dc.subject.other: odometría visual localización tiempo real robot móvil
Fecha de publicación : 2019-07-29
Editorial : Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm: Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico
Descripción : En este documento de tesis se reporta una investigación de los métodos directos y semi- directos para odometría visual. Como resultado se presenta un algoritmo de visión por computadora basado en estos métodos capaz de brindar información de localización en tiempo real y construir un mapa en un espacio de tres dimensiones. Con ayuda de este algoritmo se obtuvo información de localización de un robot móvil y mapas de sus trayectorias recorridas. Se hace una revisión de los antecedentes en TecNM-CENIDET, principalmente los más recientes y que tienen alguna relación con los métodos directos, se describen las bases teóricas para entender el modelo matemático de transformaciones en dos y tres dimensiones, algoritmos de visión para localización y mapeo, métodos directos y semi- directos, posteriormente, se analizan artículos del estado del arte en donde se utilizan algunos métodos de visión relacionados con el tema, algunas implementaciones y aplicaciones. Se describe el sistema general, hardware y librerías utilizadas. Se describen los algoritmos desarrollados para fltrado de señales y eliminación de ruido en sensores que funcionan en conjunto con el algoritmo de visión, se explica con detalle el método directo implementado, se muestran resultados de experimentos en cinco circuitos diferentes donde se obtuvieron resultados con un error de 4% aproximadamente en superficies con altos contrastes y un error de hasta un 22% en superficies lisas con pocos contrastes, la velocidad del algoritmo es comparable con la visión humana, ya que es capaz de funcionar a 24 cuadros por segundo.
metadata.dc.type: info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece en las colecciones: Tesis de Maestría en Computación

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