Contribución al seguimiento de móviles con cabezas robóticas y visión artificial

Baumela Molina, Luis (1995). Contribución al seguimiento de móviles con cabezas robóticas y visión artificial. Tesis (Doctoral), Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Contribución al seguimiento de móviles con cabezas robóticas y visión artificial
Autor/es:
  • Baumela Molina, Luis
Director/es:
  • Maravall Gómez-Allende, Darío
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: 1995
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

El objetivo de la tesis es estudiar el problema de seguimiento monocular con cabezas robóticas y visión artificial. Se ha desarrollado un sistema de control para una cabeza robótica provista de una cámara con dos grados de libertad (guiñada y cabeceo). El sistema controla los parámetros de orientación de la cámara de modo que el objeto seguido se estabilice en el centro del plano imagen. El trabajo se ha centrado en el estudio de tres problemas: construcción de un modelo cinemático de seguimiento para un sistema de visión monocular, sistema de identificación y predicción de la dinámica no-lineal del móvil, y, finalmente, algoritmo de segmentación de imágenes en movimiento. La construcción de un modelo cinemático de un sistema de visión monocular es, en general, un problema indeterminado. En este trabajo se ha planteado un modelo aproximado, y se ha validado comprobando que el error cometido en dicha aproximación es inferior al cometido en otros módulos del sistema de seguimiento. Así mismo, se ha comparado el modelo con otros semejantes propuestos anteriormente, mostrando el aquí propuesto un rendimiento claramente superior. Se ha propuesto un sistema no lineal de identificación y predicción de la dinámica del móvil. Está compuesto de un conjunto de predictores lineales dispuestos en batería, cada uno de ellos "sintonizado" con una posible dirección de movimiento. Los resultados de este predictor mejoran los de los predictores lineales tradicionalmente utilizados en este tipo de aplicaciones. Así mismo, también se ha propuesto un nuevo algoritmo de identificación lineal con una carga computacional muy baja, especialmente adecuado para formar parte del predictor no lineal anterior. Finalmente, se ha diseñado un procedimiento de segmentación del flujo de imágenes generado por la cámara. Está basado en la conjunción de un procedimiento de segmentación con cámara fija y un esquema de estimación del movimiento de la cámara basado en un procedimiento discreto de cálculo del flujo óptico del fondo de la imagen. Abstract The goal of this dissertation is studying the problem of monocular tracking with robotic heads and artificial visión. A control system for a camera-based pan-tilt robotic head has been developed. This system is intended to control the camera orientation parameters in order to maintain an stable and centered view of the mobile to be tracked. Three main issues were dealt in this work: kinematic model construction for a monocular tracking system, non-linear dynamics identification and prediction system, and, finally, moving image sequence analysis and segmentation algoríthm. Kinematic model construction for a monocular tracking system is, in general, an un-derdetermined problem. In this work, an approximated kinematic model has been pro-posed. The approximations taken were validated by showing that the model error is always bounded and lower than other system errors. The results of this model have been compared with similar ones previously proposed showing a better performance. A non-linear dynamics identification and prediction sytem has been built. It is composed of a set linear predictors working in parallel and each of them tuned to a possible mobile direction. The performance of this system is better than linear ones traditionally used in these applications. It has also been proposed a new low-computational linear predictor specially suited for the previous non-linear identification system. Finally, a new moving image sequence segmentation algorithm has been designed. It is based on using a static observer segmentation procedure together with a discrete background image flow-based calculation of camera displacement.

Más información

ID de Registro: 1260
Identificador DC: http://oa.upm.es/1260/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:1260
Depositado por: Archivo Digital UPM
Depositado el: 10 Dic 2008
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 06:45
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