Nearest Position Estimation Using Omnidirectional Images and Global Appearance Descriptors

Berenguer, Yerai; Payá, Luis; Peidró, Adrián; Gil, Arturo

doi:10.1007/978-3-319-27149-1_40

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“…Six families of global appearance methods have been chosen to be analyzed: methods based on the discrete Fourier transform ( Section 2.1 ), on gradient orientation ( Section 2.2 ), on the use of banks of Gabor filters ( Section 2.3 ), on Speeded-Up Robust Features (SURF) description method ( Section 2.4 ), on Binary Robust Independent Elementary Features (BRIEF) ( Section 2.5 ) and on Radon transform ( Section 2.6 ). A complete description of the methods can be found in [ 39 , 40 , 41 ]. However, for the sake of clarity, we have included an outline in this section.…”

Section: Global Appearance Descriptorsmentioning

confidence: 99%

The Role of Global Appearance of Omnidirectional Images in Relative Distance and Orientation Retrieval

Román

Payá

Peidró

et al. 2021

Sensors

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Over the last few years, mobile robotics has experienced a great development thanks to the wide variety of problems that can be solved with this technology. An autonomous mobile robot must be able to operate in a priori unknown environments, planning its trajectory and navigating to the required target points. With this aim, it is crucial solving the mapping and localization problems with accuracy and acceptable computational cost. The use of omnidirectional vision systems has emerged as a robust choice thanks to the big quantity of information they can extract from the environment. The images must be processed to obtain relevant information that permits solving robustly the mapping and localization problems. The classical frameworks to address this problem are based on the extraction, description and tracking of local features or landmarks. However, more recently, a new family of methods has emerged as a robust alternative in mobile robotics. It consists of describing each image as a whole, what leads to conceptually simpler algorithms. While methods based on local features have been extensively studied and compared in the literature, those based on global appearance still merit a deep study to uncover their performance. In this work, a comparative evaluation of six global-appearance description techniques in localization tasks is carried out, both in terms of accuracy and computational cost. Some sets of images captured in a real environment are used with this aim, including some typical phenomena such as changes in lighting conditions, visual aliasing, partial occlusions and noise.

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Section: Global Appearance Descriptorsmentioning

confidence: 99%

The Role of Global Appearance of Omnidirectional Images in Relative Distance and Orientation Retrieval

Román

Payá

Peidró

et al. 2021

Sensors

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“…La transformada de Radon (RT) también puede ser utilizada como descriptor de apariencia global. La transformada fue descrita en 2005 [14] y se ha utilizado en algunas tareas de visión por computador como puede ser la descripción de formas geométricas [4] o en tareas en el campo de la robótica donde RT fue utilizada para encontrar el vecino más cercano en un estimador de posición [1].…”

Section: Transformada De Radonunclassified

“…La diferencia de orientación es un párametro variable denominado p 1 y medido en grados. La transformada de Radon comprime la información de una imagen omnidireccional en una matriz de tamaño 360 p 1 × 0,5 · N x cuya información es invariante a cambios de orientación [1].…”

Section: Transformada De Radonunclassified

“…Además, cabe destacar la existencia de un método conocido como gist el cual trata de imitar la visión humana; Oliva y Torralba fueron los precursores de esta idea [8], otros autores como Siagian e Itti han estudiado este método testeándolo en ambientes de exterior [15]. Porúltimo, también es posible utilizar la Transformada de Radon (RT) como descriptor de imagen [1].…”

Section: Introductionunclassified

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Evaluación de descriptores de apariencia global en tareas de localización bajo cambios de iluminación

Román¹,

Payá²,

Peidró³

et al. 2020

Actas De Las XXXIX Jornadas De Automática, Badajoz, 5-7 De Septiembre De 2018

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ResumenLa localización y creación de mapas son dos tareas que los robots móviles autónomos deben desarrollar. Por ello, se han llevado a cabo numerosas investigaciones sobre estos temas, proponiendo diferentes métodos para abordar estos problemas. Este trabajo describe brevemente algunas posibilidades para mejorar la tarea de navegación utilizando descriptores de apariencia global. Con este propósito, el método captura información visual del entorno y obtiene, mediante transformaciones, un descriptor de apariencia global de cada imagen completa. Utilizados estos descriptores de apariencia global, el robot es capaz de estimar su posición en un mapa previamente creado, donde el reto es verificar el funcionamiento los descriptores cuando el entorno sufre variaciones en su apariencia visual similares a las condiciones reales a las que un robot móvil se puede enfrentar en un entorno real. Para llevar a cabo el objetivo se ha realizado una evaluación comparativa entre algunos descriptores de apariencia global.Palabras clave: Robótica móvil, descriptores de apariencia global, imágenes omnidirectionales, mapping, localización. INTRODUCCIÓNEn lasúltimas décadas, la presencia de robots móviles en ambientes industriales y domésticos se ha incrementado notoriamente. Este aumento ha sido facilitado por un desarrollo de las capacidades de percepción y computación, el desarrollo de estas aptitudes ha permitido que los robots mejoren la habilidad de operar eń areas grandes y heterogéneas sin necesidad de cambiar la estructura del robot. Sin embargo, el despegue de los robots móviles no será definitivo hasta que el nivel de autonomía y adaptabilidad a diferentes condiciones no mejore sustancialmente. Un robot autónomo debe ser capaz de encontrar una buena solución en un tiempo aceptable a dos problemas críticos: la construcción de un modelo del entorno (mapping) y la estimación de la posición del robot en el modelo (localización); si es capaz de realizar ambas tareas simultáneamente, el robot realiza una tarea de SLAM (Simultaneous Loca-lization And Mapping).Para solucionar estos problemas el robot debe estar equipado con una serie de sensores que le permita extraer información del entorno. Con este objetivo muchos trabajos han usado cámaras como sensores de visión ya que pueden capturar información relevante para realizar las tareas de navegación. Existen dos formas de extraer información de una imagen: la extracción de puntos característicos o el tratamiento de la imagen en su conjunto sin extraer características locales.La utilización de métodos de descripción de apariencia local, en los que se detectan puntos característicos conocidos comúnmente como landmarks, ha sido la manera clásica de obtener información relevante en sistemas de localización mediante visión. Esta es una alternativa madura usada por muchos investigadores en tareas de mapping y localización. Por ejemplo, Valgren y Lilienthal [16] han propuesto un método de localización topológico utilizando esta técnica, Murillo et al. [7] presentaron un estudio comparati...

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“…Otros descriptores de apariencia global conocidos son la Transformada de Fourier [10] o la transformada de Radon [17]. Estas alternativas han sido utilizadas en trabajos como el de Paya et al [14] para la construcción de mapas o como el de Berenguer Y. et al [3] que utilizan la Transformada de Radom para la búsqueda de vecinos cercanos. Porúltimo, Román et al [18] realizaron una estudio de estos métodos de apariencia global en entornos reales para tareas de localización bajo diferentes tareas de iluminación.…”

Section: Introductionunclassified

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

Román¹,

Cebollada²,

Payá³

et al. 2020

XL Jornadas De Automática: Libro De Actas (Ferrol, 4-6 De Septiembre De 2019)

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Nearest Position Estimation Using Omnidirectional Images and Global Appearance Descriptors

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The Role of Global Appearance of Omnidirectional Images in Relative Distance and Orientation Retrieval

The Role of Global Appearance of Omnidirectional Images in Relative Distance and Orientation Retrieval

Evaluación de descriptores de apariencia global en tareas de localización bajo cambios de iluminación

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

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