Towards a real-time 3D object recognition pipeline on mobile GPGPU computing platforms using low-cost RGB-D sensors

In this project, we propose the implementation of a 3D object recognition system which will be optimized to operate under demanding time constraints. The system must be robust so that objects can be recognized properly in poor light conditions and cluttered scenes with significant levels of occlusion. An important requirement must be met: the system must exhibit a reasonable performance running on a low power consumption mobile GPU computing platform (NVIDIA Jetson TK1) so that it can be integrated in mobile robotics systems, ambient intelligence or ambient assisted living applications. The acquisition system is based on the use of color and depth (RGB-D) data streams provided by low-cost 3D sensors like Microsoft Kinect or PrimeSense Carmine. The range of algorithms and applications to be implemented and integrated will be quite broad, ranging from the acquisition, outlier removal or filtering of the input data and the segmentation or characterization of regions of interest in the scene to the very object recognition and pose estimation. Furthermore, in order to validate the proposed system, we will create a 3D object dataset. It will be composed by a set of 3D models, reconstructed from common household objects, as well as a handful of test scenes in which those objects appear. The scenes will be characterized by different levels of occlusion, diverse distances from the elements to the sensor and variations on the pose of the target objects. The creation of this dataset implies the additional development of 3D data acquisition and 3D object reconstruction applications. The resulting system has many possible applications, ranging from mobile robot navigation and semantic scene labeling to human-computer interaction (HCI) systems based on visual information.

Registro global de nuvens de pontos RGB-D em tempo real usando fluxo óptico e marcadores

Registration of point clouds captured by depth sensors is an important task in 3D reconstruction applications based on computer vision. In many applications with strict performance requirements, the registration should be executed not only with precision, but also in the same frequency as data is acquired by the sensor. This thesis proposes theuse of the pyramidal sparse optical flow algorithm to incrementally register point clouds captured by RGB-D sensors (e.g. Microsoft Kinect) in real time. The accumulated errorinherent to the process is posteriorly minimized by utilizing a marker and pose graph optimization. Experimental results gathered by processing several RGB-D datasets validatethe system proposed by this thesis in visual odometry and simultaneous localization and mapping (SLAM) applications.

Análisis comparativo de métodos de calibrado para sensores RGB-D y su influencia en el registro de múltiples vistas

Los sensores de propósito general RGB-D son dispositivos capaces de proporcionar información de color y de profundidad de la escena. Debido al amplio rango de aplicación que tienen estos sensores, despiertan gran interés en múltiples áreas, provocando que en algunos casos funcionen al límite de sensibilidad. Los métodos de calibración resultan más importantes, si cabe, para este tipo de sensores para mejorar la precisión de los datos adquiridos. Por esta razón, resulta de enorme transcendencia analizar y estudiar el calibrado de estos sensores RGBD de propósito general. En este trabajo se ha realizado un estudio de las diferentes tecnologías empleadas para determinar la profundidad, siendo la luz estructurada y el tiempo de vuelo las más comunes. Además, se ha analizado y estudiado aquellos parámetros del sensor que influyen en la obtención de los datos con precisión adecuada dependiendo del problema a tratar. El calibrado determina, como primer elemento del proceso de visión, los parámetros característicos que definen un sistema de visión artificial, en este caso, aquellos que permiten mejorar la exactitud y precisión de los datos aportados. En este trabajo se han analizado tres algoritmos de calibración, tanto de propósito general como de propósito específico, para llevar a cabo el proceso de calibrado de tres sensores ampliamente utilizados: Microsoft Kinect, PrimeSense Carmine 1.09 y Microsoft Kinect v2. Los dos primeros utilizan la tecnología de luz estructurada para determinar la profundidad, mientras que el tercero utiliza tiempo de vuelo. La experimentación realizada permite determinar de manera cuantitativa la exactitud y la precisión de los sensores y su mejora durante el proceso de calibrado, aportando los mejores resultados para cada caso. Finalmente, y con el objetivo de mostrar el proceso de calibrado en un sistema de registro global, diferentes pruebas han sido realizadas con el método de registro µ-MAR. Se ha utilizado inspección visual para determinar el comportamiento de los datos de captura corregidos según los resultados de los diferentes algoritmos de calibrado. Este hecho permite observar la importancia de disponer de datos exactos para ciertas aplicaciones como el registro 3D de una escena.

Detección de Lugares con Camaras RGB-D. Aplicación a Cierre de Bucles en SLAM

En este trabajo se propone un método que combina descriptores de imágenes de intensidad y de profundidad para detectar de manera robusta el problema de cierre de bucle en SLAM. La robustez del método, proporcionada por el empleo conjunto de información de diversa naturaleza, permite detectar lugares revisitados en situaciones donde m´etodos basados solo en intensidad o en profundidad presentan dificultades (p.e. condiciones de iluminación deficientes, o falta de geometría). Además, se ha diseñado el métod cuenta su eficiencia, recurriendo para ello al detector FAST para extraer las características de las observaciones y al descriptor binario BRIEF. La detección de bucle se completa con una Bolsa de Palabras binarias. El rendimiento del método propuesto se ha evaluado en condiciones reales, obteniéndose resultados muy satisfactorios.

Navegação de robô móvel em ambiente com humanos

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Formação da imagem do professor na Folha de S. Paulo durante a greve de 2010

The objective of this paper is to discuss the construction of the image of São Paulo state public schools teachers in the public sphere, by the media and the trade union press, and see how that image is formed in both of them, without making any comparisons, from the covering of 2010 strikes by newspapers Folha de S. Paulo and Jornal da Apeoesp. This paper uses as theoretical basis the study of Media Hegemony, the concept of Radical Media and Public Sphere, as well as the relationship between them and social movements. It also considers the observation of the history and characteristics of trade union press and the Standards of Manipulation by the Press, proposed by Perseu Abramo. The chosen method was the identification, selection and organization of stories about education published by Folha de S. Paulo during the period; the application of Abramo’s proposed manipulation standards on the stories about the strike; research, selection and observation of print publications (Jornal da Apeoesp and newsletters Apeoesp Urgente) about the strike, published by Apeoesp during the same period

Transport coopératif d'un objet par deux robots humanoïdes dans un environnement encombré

Il y a présentement de la demande dans plusieurs milieux cherchant à utiliser des robots afin d'accomplir des tâches complexes, par exemple l'industrie de la construction désire des travailleurs pouvant travailler 24/7 ou encore effectuer des operation de sauvetage dans des zones compromises et dangereuses pour l'humain. Dans ces situations, il devient très important de pouvoir transporter des charges dans des environnements encombrés. Bien que ces dernières années il y a eu quelques études destinées à la navigation de robots dans ce type d'environnements, seulement quelques-unes d'entre elles ont abordé le problème de robots pouvant naviguer en déplaçant un objet volumineux ou lourd. Ceci est particulièrement utile pour transporter des charges ayant de poids et de formes variables, sans avoir à modifier physiquement le robot. Un robot humanoïde est une des plateformes disponibles afin d'effectuer efficacement ce type de transport. Celui-ci a, entre autres, l'avantage d'avoir des bras et ils peuvent donc les utiliser afin de manipuler précisément les objets à transporter. Dans ce mémoire de maîtrise, deux différentes techniques sont présentées. Dans la première partie, nous présentons un système inspiré par l'utilisation répandue de chariots de fortune par les humains. Celle-ci répond au problème d'un robot humanoïde naviguant dans un environnement encombré tout en déplaçant une charge lourde qui se trouve sur un chariot de fortune. Nous présentons un système de navigation complet, de la construction incrémentale d'une carte de l'environnement et du calcul des trajectoires sans collision à la commande pour exécuter ces trajectoires. Les principaux points présentés sont : 1) le contrôle de tout le corps permettant au robot humanoïde d'utiliser ses mains et ses bras pour contrôler les mouvements du système à chariot (par exemple, lors de virages serrés) ; 2) une approche sans capteur pour automatiquement sélectionner le jeu approprié de primitives en fonction du poids de la charge ; 3) un algorithme de planification de mouvement qui génère une trajectoire sans collisions en utilisant le jeu de primitive approprié et la carte construite de l'environnement ; 4) une technique de filtrage efficace permettant d'ignorer le chariot et le poids situés dans le champ de vue du robot tout en améliorant les performances générales des algorithmes de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) défini ; et 5) un processus continu et cohérent d'odométrie formés en fusionnant les informations visuelles et celles de l'odométrie du robot. Finalement, nous présentons des expériences menées sur un robot Nao, équipé d'un capteur RGB-D monté sur sa tête, poussant un chariot avec différentes masses. Nos expériences montrent que la charge utile peut être significativement augmentée sans changer physiquement le robot, et donc qu'il est possible d'augmenter la capacité du robot humanoïde dans des situations réelles. Dans la seconde partie, nous abordons le problème de faire naviguer deux robots humanoïdes dans un environnement encombré tout en transportant un très grand objet qui ne peut tout simplement pas être déplacé par un seul robot. Dans cette partie, plusieurs algorithmes et concepts présentés dans la partie précédente sont réutilisés et modifiés afin de convenir à un système comportant deux robot humanoides. Entre autres, nous avons un algorithme de planification de mouvement multi-robots utilisant un espace d'états à faible dimension afin de trouver une trajectoire sans obstacle en utilisant la carte construite de l'environnement, ainsi qu'un contrôle en temps réel efficace de tout le corps pour contrôler les mouvements du système robot-objet-robot en boucle fermée. Aussi, plusieurs systèmes ont été ajoutés, tels que la synchronisation utilisant le décalage relatif des robots, la projection des robots sur la base de leur position des mains ainsi que l'erreur de rétroaction visuelle calculée à partir de la caméra frontale du robot. Encore une fois, nous présentons des expériences faites sur des robots Nao équipés de capteurs RGB-D montés sur leurs têtes, se déplaçant avec un objet tout en contournant d'obstacles. Nos expériences montrent qu'un objet de taille non négligeable peut être transporté sans changer physiquement le robot.

Exploração da Point Cloud Library aplicada à percepção em sistemas autónomos

A navegação e a interpretação do meio envolvente por veículos autónomos em ambientes não estruturados continua a ser um grande desafio na actualidade. Sebastian Thrun, descreve em [Thr02], que o problema do mapeamento em sistemas robóticos é o da aquisição de um modelo espacial do meio envolvente do robô. Neste contexto, a integração de sistemas sensoriais em plataformas robóticas, que permitam a construção de mapas do mundo que as rodeia é de extrema importância. A informação recolhida desses dados pode ser interpretada, tendo aplicabilidade em tarefas de localização, navegação e manipulação de objectos. Até à bem pouco tempo, a generalidade dos sistemas robóticos que realizavam tarefas de mapeamento ou Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), utilizavam dispositivos do tipo laser rangefinders e câmaras stereo. Estes equipamentos, para além de serem dispendiosos, fornecem apenas informação bidimensional, recolhidas através de cortes transversais 2D, no caso dos rangefinders. O paradigma deste tipo de tecnologia mudou consideravelmente, com o lançamento no mercado de câmaras RGB-D, como a desenvolvida pela PrimeSense TM e o subsequente lançamento da Kinect, pela Microsoft R para a Xbox 360 no final de 2010. A qualidade do sensor de profundidade, dada a natureza de baixo custo e a sua capacidade de aquisição de dados em tempo real, é incontornável, fazendo com que o sensor se tornasse instantaneamente popular entre pesquisadores e entusiastas. Este avanço tecnológico deu origem a várias ferramentas de desenvolvimento e interacção humana com este tipo de sensor, como por exemplo a Point Cloud Library [RC11] (PCL). Esta ferramenta tem como objectivo fornecer suporte para todos os blocos de construção comuns que uma aplicação 3D necessita, dando especial ênfase ao processamento de nuvens de pontos de n dimensões adquiridas a partir de câmaras RGB-D, bem como scanners laser, câmaras Time-of-Flight ou câmaras stereo. Neste contexto, é realizada nesta dissertação, a avaliação e comparação de alguns dos módulos e métodos constituintes da biblioteca PCL, para a resolução de problemas inerentes à construção e interpretação de mapas, em ambientes indoor não estruturados, utilizando os dados provenientes da Kinect. A partir desta avaliação, é proposta uma arquitectura de sistema que sistematiza o registo de nuvens de pontos, correspondentes a vistas parciais do mundo, num modelo global consistente. Os resultados da avaliação realizada à biblioteca PCL atestam a sua viabilidade, para a resolução dos problemas propostos. Prova da sua viabilidade, são os resultados práticos obtidos, da implementação da arquitectura de sistema proposta, que apresenta resultados de desempenho interessantes, como também boas perspectivas de integração deste tipo de conceitos e tecnologia em plataformas robóticas desenvolvidas no âmbito de projectos do Laboratório de Sistemas Autónomos (LSA).

Depth sensors in augmented reality solutions. Literature review

The emergence of depth sensors has made it possible to track – not only monocular cues – but also the actual depth values of the environment. This is especially useful in augmented reality solutions, where the position and orientation (pose) of the observer need to be accurately determined. This allows virtual objects to be installed to the view of the user through, for example, a screen of a tablet or augmented reality glasses (e.g. Google glass, etc.). Although the early 3D sensors have been physically quite large, the size of these sensors is decreasing, and possibly – eventually – a 3D sensor could be embedded – for example – to augmented reality glasses. The wider subject area considered in this review is 3D SLAM methods, which take advantage of the 3D information available by modern RGB-D sensors, such as Microsoft Kinect. Thus the review for SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) and 3D tracking in augmented reality is a timely subject. We also try to find out the limitations and possibilities of different tracking methods, and how they should be improved, in order to allow efficient integration of the methods to the augmented reality solutions of the future.

Estimating Gesture Accuracy in Motion-Based Health Games

This manuscript details a technique for estimating gesture accuracy within the context of motion-based health video games using the MICROSOFT KINECT. We created a physical therapy game that requires players to imitate clinically significant reference gestures. Player performance is represented by the degree of similarity between the performed and reference gestures and is quantified by collecting the Euler angles of the player's gestures, converting them to a three-dimensional vector, and comparing the magnitude between the vectors. Lower difference values represent greater gestural correspondence and therefore greater player performance. A group of thirty-one subjects was tested. Subjects achieved gestural correspondence sufficient to complete the game's objectives while also improving their ability to perform reference gestures accurately.

Usando Kinect como sensor para una pulverización inteligente.

Este trabajo esta orientado a resolver el problema de la caracterización de la copa de arboles frutales para la aplicacion localizada de fitosanitarios. Esta propuesta utiliza un mapa de profundidad (Depth image) y una imagen RGB combinadas (RGB-D), proporcionados por el sensor Kinect de Microsoft, para aplicar pesticidas de forma localizada. A través del mapa de profundidad se puede estimar la densidad de la copa y a partir de esta información determinar qué boquillas se deben abrir en cada momento. Se desarrollaron algoritmos implementados en Matlab que permiten además de la adquisición de las imágenes RGB-D, aplicar plaguicidas sólo a hojas y/o frutos según se desee. Estos algoritmos fueron implementados en un software que se comunica con el entorno de desarrollo "Kinect Windows SDK", encargado de extraer las imágenes desde el sensor Kinect. Por otra parte, para identificar hojas, se implementaron algoritmos de clasificación e identificación. Los algoritmos de clasificación utilizados fueron "Fuzzy C-Means con Gustafson Kessel" (FCM-GK) y "K-Means". Los centroides o prototipos de cada clase generados por FCM-GK fueron usados como semilla para K-Means, para acelerar la convergencia del algoritmo y mantener la coherencia temporal en los grupos generados por K-Means. Los algoritmos de clasificación fueron aplicados sobre las imágenes transformadas al espacio de color L*a*b*; específicamente se emplearon los canales a*, b* (canales cromáticos) con el fin de reducir el efecto de la luz sobre los colores. Los algoritmos de clasificación fueron configurados para buscar cuatro grupos: hojas, porosidad, frutas y tronco. Una vez que el clasificador genera los prototipos de los grupos, un clasificador denominado Máquina de Soporte Vectorial, que utiliza como núcleo una función Gaussiana base radial, identifica la clase de interés (hojas). La combinación de estos algoritmos ha mostrado bajos errores de clasificación, rendimiento del 4% de error en la identificación de hojas. Además, estos algoritmos de procesamiento de hasta 8.4 imágenes por segundo, lo que permite su aplicación en tiempo real. Los resultados demuestran la viabilidad de utilizar el sensor "Kinect" para determinar dónde y cuándo aplicar pesticidas. Por otra parte, también muestran que existen limitaciones en su uso, impuesta por las condiciones de luz. En otras palabras, es posible usar "Kinect" en exteriores, pero durante días nublados, temprano en la mañana o en la noche con iluminación artificial, o añadiendo un parasol en condiciones de luz intensa.

Multi-sensor background subtraction by fusing multiple region-based probabilistic classifiers

In the recent years, the computer vision community has shown great interest on depth-based applications thanks to the performance and flexibility of the new generation of RGB-D imagery. In this paper, we present an efficient background subtraction algorithm based on the fusion of multiple region-based classifiers that processes depth and color data provided by RGB-D cameras. Foreground objects are detected by combining a region-based foreground prediction (based on depth data) with different background models (based on a Mixture of Gaussian algorithm) providing color and depth descriptions of the scene at pixel and region level. The information given by these modules is fused in a mixture of experts fashion to improve the foreground detection accuracy. The main contributions of the paper are the region-based models of both background and foreground, built from the depth and color data. The obtained results using different database sequences demonstrate that the proposed approach leads to a higher detection accuracy with respect to existing state-of-the-art techniques.

Desarrollo de tecnologías de telemanipulación con alto grado de escalado orientadas a la interacción hombre-robot en entornos nucleares

Esta tesis se centra en desarrollo de tecnologías para la interacción hombre-robot en entornos nucleares de fusión. La problemática principal del sector de fusión nuclear radica en las condiciones ambientales tan extremas que hay en el interior del reactor, y la necesidad de que los equipos cumplan requisitos muy restrictivos para poder aguantar esos niveles de radiación, magnetismo, ultravacío, temperatura... Como no es viable la ejecución de tareas directamente por parte de humanos, habrá que utilizar dispositivos de manipulación remota para llevar a cabo los procesos de operación y mantenimiento. En las instalaciones de ITER es obligatorio tener un entorno controlado de extrema seguridad, que necesita de estándares validados. La definición y uso de protocolos es indispensable para regir su buen funcionamiento. Si nos centramos en la telemanipulación con algo grado de escalado, surge la necesidad de definir protocolos para sistemas abiertos que permitan la interacción entre equipos y dispositivos de diversa índole. En este contexto se plantea la definición del Protocolo de Teleoperación que permita la interconexión entre dispositivos maestros y esclavos de distinta tipología, pudiéndose comunicar bilateralmente entre sí y utilizar distintos algoritmos de control según la tarea a desempeñar. Este protocolo y su interconectividad se han puesto a prueba en la Plataforma Abierta de Teleoperación (P.A.T.) que se ha desarrollado e integrado en la ETSII UPM como una herramienta que permita probar, validar y realizar experimentos de telerrobótica. Actualmente, este Protocolo de Teleoperación se ha propuesto a través de AENOR al grupo ISO de Telerobotics como una solución válida al problema existente y se encuentra bajo revisión. Con el diseño de dicho protocolo se ha conseguido enlazar maestro y esclavo, sin embargo con los niveles de radiación tan altos que hay en ITER la electrónica del controlador no puede entrar dentro del tokamak. Por ello se propone que a través de una mínima electrónica convenientemente protegida se puedan multiplexar las señales de control que van a través del cableado umbilical desde el controlador hasta la base del robot. En este ejercicio teórico se demuestra la utilidad y viabilidad de utilizar este tipo de solución para reducir el volumen y peso del cableado umbilical en cifras aproximadas de un 90%, para ello hay que desarrollar una electrónica específica y con certificación RadHard para soportar los enormes niveles de radiación de ITER. Para este manipulador de tipo genérico y con ayuda de la Plataforma Abierta de Teleoperación, se ha desarrollado un algoritmo que mediante un sensor de fuerza/par y una IMU colocados en la muñeca del robot, y convenientemente protegidos ante la radiación, permiten calcular las fuerzas e inercias que produce la carga, esto es necesario para poder transmitirle al operador unas fuerzas escaladas, y que pueda sentir la carga que manipula, y no otras fuerzas que puedan influir en el esclavo remoto, como ocurre con otras técnicas de estimación de fuerzas. Como el blindaje de los sensores no debe ser grande ni pesado, habrá que destinar este tipo de tecnología a las tareas de mantenimiento de las paradas programadas de ITER, que es cuando los niveles de radiación están en sus valores mínimos. Por otro lado para que el operador sienta lo más fielmente posible la fuerza de carga se ha desarrollado una electrónica que mediante el control en corriente de los motores permita realizar un control en fuerza a partir de la caracterización de los motores del maestro. Además para aumentar la percepción del operador se han realizado unos experimentos que demuestran que al aplicar estímulos multimodales (visuales, auditivos y hápticos) aumenta su inmersión y el rendimiento en la consecución de la tarea puesto que influyen directamente en su capacidad de respuesta. Finalmente, y en referencia a la realimentación visual del operador, en ITER se trabaja con cámaras situadas en localizaciones estratégicas, si bien el humano cuando manipula objetos hace uso de su visión binocular cambiando constantemente el punto de vista adecuándose a las necesidades visuales de cada momento durante el desarrollo de la tarea. Por ello, se ha realizado una reconstrucción tridimensional del espacio de la tarea a partir de una cámara-sensor RGB-D, lo cual nos permite obtener un punto de vista binocular virtual móvil a partir de una cámara situada en un punto fijo que se puede proyectar en un dispositivo de visualización 3D para que el operador pueda variar el punto de vista estereoscópico según sus preferencias. La correcta integración de estas tecnologías para la interacción hombre-robot en la P.A.T. ha permitido validar mediante pruebas y experimentos para verificar su utilidad en la aplicación práctica de la telemanipulación con alto grado de escalado en entornos nucleares de fusión. Abstract This thesis focuses on developing technologies for human-robot interaction in nuclear fusion environments. The main problem of nuclear fusion sector resides in such extreme environmental conditions existing in the hot-cell, leading to very restrictive requirements for equipment in order to deal with these high levels of radiation, magnetism, ultravacuum, temperature... Since it is not feasible to carry out tasks directly by humans, we must use remote handling devices for accomplishing operation and maintenance processes. In ITER facilities it is mandatory to have a controlled environment of extreme safety and security with validated standards. The definition and use of protocols is essential to govern its operation. Focusing on Remote Handling with some degree of escalation, protocols must be defined for open systems to allow interaction among different kind of equipment and several multifunctional devices. In this context, a Teleoperation Protocol definition enables interconnection between master and slave devices from different typologies, being able to communicate bilaterally one each other and using different control algorithms depending on the task to perform. This protocol and its interconnectivity have been tested in the Teleoperation Open Platform (T.O.P.) that has been developed and integrated in the ETSII UPM as a tool to test, validate and conduct experiments in Telerobotics. Currently, this protocol has been proposed for Teleoperation through AENOR to the ISO Telerobotics group as a valid solution to the existing problem, and it is under review. Master and slave connection has been achieved with this protocol design, however with such high radiation levels in ITER, the controller electronics cannot enter inside the tokamak. Therefore it is proposed a multiplexed electronic board, that through suitable and RadHard protection processes, to transmit control signals through an umbilical cable from the controller to the robot base. In this theoretical exercise the utility and feasibility of using this type of solution reduce the volume and weight of the umbilical wiring approximate 90% less, although it is necessary to develop specific electronic hardware and validate in RadHard qualifications in order to handle huge levels of ITER radiation. Using generic manipulators does not allow to implement regular sensors for force feedback in ITER conditions. In this line of research, an algorithm to calculate the forces and inertia produced by the load has been developed using a force/torque sensor and IMU, both conveniently protected against radiation and placed on the robot wrist. Scaled forces should be transmitted to the operator, feeling load forces but not other undesirable forces in slave system as those resulting from other force estimation techniques. Since shielding of the sensors should not be large and heavy, it will be necessary to allocate this type of technology for programmed maintenance periods of ITER, when radiation levels are at their lowest levels. Moreover, the operator perception needs to feel load forces as accurate as possible, so some current control electronics were developed to perform a force control of master joint motors going through a correct motor characterization. In addition to increase the perception of the operator, some experiments were conducted to demonstrate applying multimodal stimuli (visual, auditory and haptic) increases immersion and performance in achieving the task since it is directly correlated with response time. Finally, referring to the visual feedback to the operator in ITER, it is usual to work with 2D cameras in strategic locations, while humans use binocular vision in direct object manipulation, constantly changing the point of view adapting it to the visual needs for performing manipulation during task procedures. In this line a three-dimensional reconstruction of non-structured scenarios has been developed using RGB-D sensor instead of cameras in the remote environment. Thus a mobile virtual binocular point of view could be generated from a camera at a fixed point, projecting stereoscopic images in 3D display device according to operator preferences. The successful integration of these technologies for human-robot interaction in the T.O.P., and validating them through tests and experiments, verify its usefulness in practical application of high scaling remote handling at nuclear fusion environments.

A study of 2D features for 3D visual SLAM

Paper submitted to the 43rd International Symposium on Robotics (ISR), Taipei, Taiwan, August 29-31, 2012.

Portable 3D laser-camera calibration system with color fusion for SLAM

Nowadays, the use of RGB-D sensors have focused a lot of research in computer vision and robotics. These kinds of sensors, like Kinect, allow to obtain 3D data together with color information. However, their working range is limited to less than 10 meters, making them useless in some robotics applications, like outdoor mapping. In these environments, 3D lasers, working in ranges of 20-80 meters, are better. But 3D lasers do not usually provide color information. A simple 2D camera can be used to provide color information to the point cloud, but a calibration process between camera and laser must be done. In this paper we present a portable calibration system to calibrate any traditional camera with a 3D laser in order to assign color information to the 3D points obtained. Thus, we can use laser precision and simultaneously make use of color information. Unlike other techniques that make use of a three-dimensional body of known dimensions in the calibration process, this system is highly portable because it makes use of small catadioptrics that can be placed in a simple manner in the environment. We use our calibration system in a 3D mapping system, including Simultaneous Location and Mapping (SLAM), in order to get a 3D colored map which can be used in different tasks. We show that an additional problem arises: 2D cameras information is different when lighting conditions change. So when we merge 3D point clouds from two different views, several points in a given neighborhood could have different color information. A new method for color fusion is presented, obtaining correct colored maps. The system will be tested by applying it to 3D reconstruction.