Contribuciones a la estimación de la pose de la cámara en aplicaciones industriales de realidad aumentada

• Autores: David Jurado
• Directores de la Tesis: Rafael Muñoz Salinas (dir. tes.) , Sergio Garrido Jurado (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Córdoba (ESP) ( España ) en 2022
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Miguel García Silvente (presid.) , Manuel Marín (secret.) , Miguel Angel Olivares Mendez (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Helvia
• Resumen

  • 1. Introducción o motivación de la tesis: La Realidad Aumentada (AR) tiene como objetivo complementar la percepción visual del entorno circunstante al usuario, mediante la superposición de elementos virtuales. El principal reto de dicha tecnología se basa en fusionar de forma precisa y natural, el mundo virtual con el mundo real. Para llevar a cabo dicha tarea, es de vital importancia conocer en todo momento tanto la posición, así como la orientación del usuario en ambos mundos. Actualmente, existen un gran número de técnicas de estimación de pose. No obstante, el uso de marcadores sintéticos cuadrados se ha convertido en la solución más rápida, robusta y sencilla utilizada en estos casos. En este ámbito de estudio, existen un gran número de sistemas de detección de marcadores ampliamente extendidos como ARToolKit, ARTag, y ArUCO [1-6]. Sin embargo, su uso presenta ciertas limitaciones, (1) su aspecto visual, poco atractivo y nada customizable impiden su uso en ciertos productos industriales en donde la personalización comercial es un aspecto crucial y (2) la tasa de detección se ve duramente decrementada ante la presencia de ruido, desenfoques y oclusiones Esta tesis doctoral se ocupa de las limitaciones anteriormente mencionadas. En primer lugar, se ha realizado una comparativa entre los diferentes sistemas de detección de marcadores actualmente en uso, enfatizando las limitaciones de cada uno. En segundo lugar, se ha desarrollado un novedoso enfoque para diseñar, detectar y trackear marcadores personalizados capaces de adaptarse fácilmente a las limitaciones visuales de productos comerciales. En tercer lugar, se ha implementado un método que combina la detección de marcadores cuadrados blancos y negros con keypoints y contornos, para estimar de la posición de la cámara en aplicaciones AR. La principal motivación de este trabajo se basa en ofrecer una alternativa versátil (basada en contornos y keypoints) en aquellos casos donde, por motivos de ruido, desenfoques u oclusiones no sea posible identificar marcadores en las imágenes. Por último, se ha desarrollado un método de reconstrucción y segmentación semántica de objetos 3D utilizando marcadores cuadrados en procesos de fotogrametría.