Visual SLAM for underwater vehicles using video velocity log and natural landmarks

A visual SLAM system has been implemented and optimised for real-time deployment on an AUV equipped with calibrated stereo cameras. The system incorporates a novel approach to landmark description in which landmarks are local sub maps that consist of a cloud of 3D points and their associated SIFT/SURF descriptors. Landmarks are also sparsely distributed which simplifies and accelerates data association and map updates. In addition to landmark-based localisation the system utilises visual odometry to estimate the pose of the vehicle in 6 degrees of freedom by identifying temporal matches between consecutive local sub maps and computing the motion. Both the extended Kalman filter and unscented Kalman filter have been considered for filtering the observations. The output of the filter is also smoothed using the Rauch-Tung-Striebel (RTS) method to obtain a better alignment of the sequence of local sub maps and to deliver a large-scale 3D acquisition of the surveyed area. Synthetic experiments have been performed using a simulation environment in which ray tracing is used to generate synthetic images for the stereo system

A concurrent region growing algorithm guided by circumscribed contours

Image segmentation of natural scenes constitutes a major problem in machine vision. This paper presents a new proposal for the image segmentation problem which has been based on the integration of edge and region information. This approach begins by detecting the main contours of the scene which are later used to guide a concurrent set of growing processes. A previous analysis of the seed pixels permits adjustment of the homogeneity criterion to the region's characteristics during the growing process. Since the high variability of regions representing outdoor scenes makes the classical homogeneity criteria useless, a new homogeneity criterion based on clustering analysis and convex hull construction is proposed. Experimental results have proven the reliability of the proposed approach

Bioaliments i llenguatge

Les persones gaudim d'una extraordinària capacitat de comunicació, a través del llenguatge. A nivell evolutiu es considera que el llenguatge humà va sorgir no només com a eina de comunicació per expressar de manera explícita conceptes i accions concretes [...].

Reconeixement de veu mitjançant xarxes neuronals

La interacció home-màquina per mitjà de la veu cobreix moltes àrees d’investigació. Es destaquen entre altres, el reconeixement de la parla, la síntesis i identificació de discurs, la verificació i identificació de locutor i l’activació per veu (ordres) de sistemes robòtics. Reconèixer la parla és natural i simple per a les persones, però és un treball complex per a les màquines, pel qual existeixen diverses metodologies i tècniques, entre elles les Xarxes Neuronals. L’objectiu d’aquest treball és desenvolupar una eina en Matlab per al reconeixement i identificació de paraules pronunciades per un locutor, entre un conjunt de paraules possibles, i amb una bona fiabilitat dins d’uns marges preestablerts. El sistema és independent del locutor que pronuncia la paraula, és a dir, aquest locutor no haurà intervingut en el procés d’entrenament del sistema. S’ha dissenyat una interfície que permet l’adquisició del senyal de veu i el seu processament mitjançant xarxes neuronals i altres tècniques. Adaptant una part de control al sistema, es podria utilitzar per donar ordres a un robot com l’Alfa6Uvic o qualsevol altre dispositiu.