Resumen de Creación de un modelo visual del entorno basado en imágenes omnidireccionales

Arturo Gil Aparicio , David Valiente Garcia, Óscar Reinoso García , José María Marín López

• español

  En este artículo abordamos el problema de la construcción del mapa visual de un entorno mediante un robot móvil, ubicándose, por tanto, en el ámbito del problema de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). La solución presentada en este artículo se fundamenta en el uso de un conjunto de imágenes para representar el entorno. De esta manera, la estimación del mapa se plantea como el cálculo de la posición y orientación de un conjunto de vistas omnidireccionales obtenidas del entorno. La idea desarrollada se separa de la concepción habitual de mapa visual, en la que el entorno está representado mediante un conjunto de puntos tridimensionales definidos respecto de un sistema de referencia. En el caso presentado, se considera que el robot está equipado con un único sensor visual omnidireccional que permite detectar un conjunto de puntos de interés de las imágenes que, a continuación, son representados mediante un descriptor visual. El proceso de construcción del mapa se puede resumir de la siguiente manera: cuando el robot se mueve por el entorno captura imágenes omnidireccionales y extrae un conjunto de puntos de interés de cada una de ellas. A continuación, se buscan correspondencias entre la imagen capturada y el resto de imágenes omnidireccionales existentes en el mapa. Si el nú mero de correspondencias encontradas entre la imagen actual y alguna de las imágenes del mapa es suficiente, se calcula una transformación consistente en una rotación y translación. A partir de estas medidas podemos deducir la localización del robot con respecto a las imágenes almacenadas en el mapa. Se presentan resultados obtenidos en un entorno simulado que validan la idea presentada. Además, se han obtenido resultados experimentales utilizando datos reales que demuestran la validez de la solución presentada.

• English

  This paper deals with the problem of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). The solution presented is based on the utilisation of a set of images to represent the environment. In this way, the estimation of the map considers the computation of the position and orientation of a set of omnidirectional views captured from the environment. The proposed idea sets apart from the usual representation of a visual map, in which the environment is represented by a set of three dimensional points in a common reference system. Each of these points is commonly denoted as visual landmark. In the case presented here, the robot is equipped by a single omnidirectional visual sensor that allows to extract a number of interest points in the images, each one described by a visual descriptor. The map building process can be summed up in the following way: as the robot traverses the environment, it captures omnidirectional images and extracts a set of interest points from each one. Next, a set of correspondences is found between the current image and the rest of omnidirectional images existing in the map. When the number of correspondences found is enough, a transformation is computed, consisting of a rotation and a translation (up to an unknown scale factor). In the paper we show a method that allows to build a map while localizing the robot using these kind of observations. We present results obtained in a simulated environment that validate the proposed idea. In addition, we present experimental results using real data that prove the suitability of the solution.