Computer vision methods for robot tasksmotion detection, depth estimation and tracking

Abstract

Con el objetivo de trabajar con y para las personas, los robots deberían ser capaces de interactuar, de forma autónoma, con entornos cotidianos. Para ello, se les dota de sensores, que les permiten percibir su entorno, y de actuadores, que les permiten llevar a cabo distintas acciones como respuesta a los perceptos recibidos. Entre los sentidos de percepción, la visión es indudablemente el más importante por la información que puede proporcionar. Sin embargo, a pesar de la amplia investigación realizada en este campo, todavía quedan muchas cuestiones por resolver. Entre ellas, esta Tesis se centra en la percepción de los objetos y personas en la vecindad de un sistema, tomando el movimiento como señal primaria. Con tal fin, se propone un sistema de visión completo e independiente del sistema de captura que proporciona una detección, localización y seguimiento robustos de los elementos de interés en movimiento. Para ello, primero se estudia la forma en la que los sensores obtienen las imágenes tal que pueda llevarse a cabo un análisis espacial adecuado del movimiento. Después, se implementa una nueva técnica de mantenimiento del fondo para la detección robusta de los objetos de interés en movimiento. A continuación, se diseña una representación invariante de los objetivos que permite identificarlos y seguirlos a lo largo del tiempo, incluso ante oclusiones parciales y totales. Finalmente, se ha abordado, desde un punto de vista tanto cuantitativo como cualitativo, la estimación de la profundidad, cuestión de gran importancia en las aplicaciones robóticas. Los métodos propuestos en esta Tesis proporcionan avances importantes con respecto a los enfoques de visión por ordenador del estado de la cuestión en términos de fiabilidad, validados con un conjunto extenso de experimentos y aplicaciones.