Diseño de un sistema de reconstrucción ambiental 3D indoor que permita determinar la trayectoria de un robot móvil mediante análisis y procesamiento de imágenes.
El objetivo de este Trabajo de Integración Curricular fue diseñar e implementar un sistema de reconstrucción 3D de entornos indoor, que permita definir la trayectoria de un robot móvil teleoperado, para lo cual se implementó el robot móvil que contiene una cámara MYNT EYE S1030 para la captura de im...
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | bachelorThesis |
| Sprache: | spa |
| Veröffentlicht: |
2023
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| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/20902 |
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Tag hinzufügen | Zusammenfassung: | El objetivo de este Trabajo de Integración Curricular fue diseñar e implementar un sistema de reconstrucción 3D de entornos indoor, que permita definir la trayectoria de un robot móvil teleoperado, para lo cual se implementó el robot móvil que contiene una cámara MYNT EYE S1030 para la captura de imágenes que, mediante la técnica de visión estéreo, poder reconstruir un escenario indoor, el funcionamiento del sistema se determinó mediante un análisis de aleatoriedad. La reconstrucción de entornos y posterior cálculo de la trayectoria se definió por etapas, las cuales fueron: Análisis, Diseño, Implementación, Evaluación y Mantenimiento del sistema, donde se definen subetapas para el algoritmo de reconstrucción programado en MATLAB. Para el análisis de aleatoriedad y comparativo se decidió aplicar distintas pruebas estadísticas como prueba de Shapiro, prueba F y prueba T de Student para evaluar el sistema, de lo cual se obtuvo que, el sistema difiere en medidas comparado con la herramienta comercial COLMAP; en el análisis de exactitud con el entorno real, se tiene que el sistema difiere, pero en menor escala haciendo un cálculo de error absoluto, dando un error promedio de 3.27 metros con respecto al valor real, y finalmente, se hizo una reconstrucción del escenario indoor variando parámetros de este. Se concluye que el sistema da resultado aceptables y no altamente confiables debido a la cámara y la calidad de las imágenes capturadas, ya que la creación de las nubes de puntos genera ruido, por lo que el algoritmo ICP de unión de nubes de puntos sobrepone las nubes de puntos que hacen que se pierda poco a poco las dimensiones reales del escenario. Se recomienda complementar la técnica de visión estéreo con sensores de profundidad para llegar a obtener valores próximos a los reales y así mejorar la reconstrucción de entornos. |
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