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

Abstract

[Resumen] Los robots aut onomos deben ser competentes en tareas de localizaci on y creaci on de mapas. Una de las posibles soluciones para estos problemas es em- plear descriptores de apariencia global que obtie- nen un unico vector que describe globalmente una imagen panor amica previamente adquirida. Com- parando los descriptores HOG y Gist, el prop osito de este trabajo es el estudio de un nuevo modo de utilizar estos descriptores con la nalidad de sustituir el modo de empleo actual o lo que ser a mas interesante combinar ambos modos para ob- tener un m etodo de mayor calidad. Este trabajo se realiza con im agenes reales tomadas en un cam- po de trabajo heterog eneo en el que simult anea- mente conviven personas y robots, por ello en las im agenes hay cambios de iluminaci on, de mobilia- rio y personas que ocluyen parte de la escena. Co- mo conclusiones se obtiene que el descriptor HOG tiene un resultado similar empleando ambos mo- dos mientras que con el descriptor Gist se obtiene un peor resultado al utilizar el nuevo modo de ven- tanas verticales.[Abstract] Map building and localization are two im- portant tasks that autonomous mobile ro- bots have to deal with. In the last deca- des it has appeared many studies and tech- niques to approach these problems. This work brie y describes some possible so- lutions and it recommends global appea- rance descriptors to carry our localization tasks. The aim is to obtain a unique vec- tor 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 ap- pearance descriptors. The nal result could be to use this new way or, a more interes- ting result, use a combination between both ways taken as a result a third better way. This work will consist on a comparison bet- ween 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.