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Construcción de mapas visuales mediante sensores RGB-D para la localización basada en imágenes en entornos interiores

Los sensores RGB-D capturan imágenes RGB e imágenes de profundidad simultáneamente, lo que permite adquirir la información de profundidad a nivel de píxel. Este artículo se centra en el uso de sensores RGB-D para construir un mapa visual que es un mapa 3D denso ampliado que contiene elementos esenciales para la localización basada en imágenes, como las poses de la cámara de la base de datos, las características visuales y las estructuras 3D del edificio. Aprovechando las características visuales coincidentes y los valores de profundidad correspondientes, se propone un novedoso algoritmo de optimización local para lograr el registro de nubes de puntos y la estimación de la pose de la cámara de la base de datos. A continuación, se utiliza la optimización basada en grafos para obtener la coherencia global del mapa. Sobre la base del mapa visual, se investiga el método de localización basado en imágenes, haciendo uso de la restricción epipolar. El rendimiento de la construcción del mapa visual y de la localización basada en imágenes se evalúa en escenas típicas de interiores. Los resultados de la simulación muestran que los errores medios de posición de la cámara de la base de datos y de la cámara de consulta pueden limitarse a 0,2 metros y 0,9 metros, respectivamente.

Autores: Guanyuan, Feng; Lin, Ma; Xuezhi, Tan

Idioma: Inglés

Editor: Hindawi

Año: 2017

Disponible con Suscripción Virtualpro

Artículos


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 4

Citaciones: Sin citaciones


Hindawi

Journal of Sensors

Volume 2017, Article ID 8037607, 18 pages

https://doi.org/10.1155/2017/8037607

Guanyuan Feng 1, 2, Lin Ma 1, Xuezhi Tan 1

1 , China

2 , Germany

Academic Editor: Calogero M. Oddo

Contact: js@hindawi.com

Descripción
Los sensores RGB-D capturan imágenes RGB e imágenes de profundidad simultáneamente, lo que permite adquirir la información de profundidad a nivel de píxel. Este artículo se centra en el uso de sensores RGB-D para construir un mapa visual que es un mapa 3D denso ampliado que contiene elementos esenciales para la localización basada en imágenes, como las poses de la cámara de la base de datos, las características visuales y las estructuras 3D del edificio. Aprovechando las características visuales coincidentes y los valores de profundidad correspondientes, se propone un novedoso algoritmo de optimización local para lograr el registro de nubes de puntos y la estimación de la pose de la cámara de la base de datos. A continuación, se utiliza la optimización basada en grafos para obtener la coherencia global del mapa. Sobre la base del mapa visual, se investiga el método de localización basado en imágenes, haciendo uso de la restricción epipolar. El rendimiento de la construcción del mapa visual y de la localización basada en imágenes se evalúa en escenas típicas de interiores. Los resultados de la simulación muestran que los errores medios de posición de la cámara de la base de datos y de la cámara de consulta pueden limitarse a 0,2 metros y 0,9 metros, respectivamente.

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