Generación de data sets simulando diferentes tipos de cámaras en entornos virtuales

Abstract

[Resumen] En este artículo se presenta una plataforma para crear diferentes tipos de data sets a partir de entornos virtuales. Estos data sets contienen información sobre la apariencia visual del entorno y sobre la distancia desde algunas posiciones de referencia hasta todos los objetos. Los algoritmos diseñados para la creación de mapas y la localización de robots deben ser probados y testados con diferentes conjuntos de imágenes para validarlos. Esto puede llevarse a cabo utilizando imágenes reales, sin embargo, un cambio en los parámetros del sistema de visión supondría su sustitución y se tendrían que volver a capturar nuevos data sets. Esto supone un alto coste y frena el avance en las primeras fases del desarrollo. El objetivo de este trabajo es desarrollar una herramienta versátil que permita generar data sets para testar eficientemente estos algoritmos. Otra ventaja de esta plataforma es que pueden generarse imágenes desde cualquier posición del entorno y con cualquier rotación. Además, las imágenes generadas no tienen ruido; lo que permite llevar a cabo una prueba preliminar en condiciones ideales. El entorno virtual se puede crear y modificar fácilmente. Por último, la plataforma permite realizar otras tareas avanzadas utilizando las imágenes generadas y el entorno virtual.