Localização e mapeamento simultâneos de ambientes planos usando visão monocular e representação híbrida do ambiente

The goal of this work is to propose a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) solution based on Extended Kalman Filter (EKF) in order to make possible a robot navigates along the environment using information from odometry and pre-existing lines on the floor. Initially, a segmentation step is necessary to classify parts of the image in floor or non floor . Then the image processing identifies floor lines and the parameters of these lines are mapped to world using a homography matrix. Finally, the identified lines are used in SLAM as landmarks in order to build a feature map. In parallel, using the corrected robot pose, the uncertainty about the pose and also the part non floor of the image, it is possible to build an occupancy grid map and generate a metric map with the obstacle s description. A greater autonomy for the robot is attained by using the two types of obtained map (the metric map and the features map). Thus, it is possible to run path planning tasks in parallel with localization and mapping. Practical results are presented to validate the proposal

Localização de robôs móveis autônomos utilizando fusão sensorial de odometria e visão monocular

The development and refinement of techniques that make simultaneous localization and mapping (SLAM) for an autonomous mobile robot and the building of local 3-D maps from a sequence of images, is widely studied in scientific circles. This work presents a monocular visual SLAM technique based on extended Kalman filter, which uses features found in a sequence of images using the SURF descriptor (Speeded Up Robust Features) and determines which features can be used as marks by a technique based on delayed initialization from 3-D straight lines. For this, only the coordinates of the features found in the image and the intrinsic and extrinsic camera parameters are avaliable. Its possible to determine the position of the marks only on the availability of information of depth. Tests have shown that during the route, the mobile robot detects the presence of characteristics in the images and through a proposed technique for delayed initialization of marks, adds new marks to the state vector of the extended Kalman filter (EKF), after estimating the depth of features. With the estimated position of the marks, it was possible to estimate the updated position of the robot at each step, obtaining good results that demonstrate the effectiveness of monocular visual SLAM system proposed in this paper

Monocular vision and increased distance reducing the effects of visual manipulation on body sway

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Use of monocular and binocular visual cues for postural control in children

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Enriched environment contributes to recovery of visual acuity and increases perineuronal nets in monocular-deprived animals

ABSTRACT The aim of the present study was to analyze the influence of enriched environment on the distribution of perineuronal nets (PNNs) using a stereogically based unbiased protocol and visual acuity in adult Swiss albino mice that underwent monocular deprivation during the critical period of postnatal development. Eight female Swiss albino mice were monocular deprived were removed and cut at 70 µm thickness in a vibratome and processed for lectin histochemical staining with Wisteria floribunda agglutinin (WFA). Architectonic limits of area 17 were conspicuously defined by WFA histochemical staining, and the optical fractionator stereological method was applied to estimate the total number of PNNs in the supragranular, granular, and infragranular layers. All groups were compared using Student's t-test at a 95% confidence level. Comparative analysis of the average PNN estimations revealed that the EE group had higher PNNs in the supragranular layer (2726.33 ± 405.416, mean ± standard deviation) compared with the SE group (1543.535 ± 260.686; Student's t-test, p = .0495). No differences were found in the other layers. Visual acuity was significantly lower in the SE group (0.55 cycles/degree) than in the EE group (1.06 cycles/degree). Our results suggest that the integrity of the specialized extracellular matrix PNNs of the supragranular layer may be essential for normal visual acuity development.

Acuidade visual e matriz extracelular no córtex visual primário: alterações associadas à privação monocular precoce e ao enriquecimento ambiental

O objetivo do presente trabalho e analisar a influencia do enriquecimento ambiental sobre a acuidade visual e a distribuição das redes perineuronais (RPNs) no córtex visual primário de camundongos submetidos a privação monocular durante o período critico pos-natal. Camundongos suíços albinos fêmeas foram submetidos a sutura da pálpebra direita no 10o dia pos-natal (M, n=16), enquanto que os animais do grupo binocular não foram submetidos a nenhum procedimento cirúrgico (B, n=16). Ao completarem 21 dias, os animais foram subdivididos em: ambiente padrão e ambiente enriquecido, constituindo os grupos M.AP, M.AE, B.AP e B.AE. Após três meses, os animais foram submetidos ao teste de acuidade visual, perfundidos e secções coronais de seus cérebros processadas para histoquímica da lectina Wisteria floribunda e posterior quantificação através do método estereologico do fracionador óptico. Os animais do grupo B.AP apresentaram acuidade visual de 0.48 ciclos/grau, enquanto que aqueles alojados em ambiente enriquecido (B.AE) apresentaram um melhor desempenho do teste, atingindo 0.996 ciclos/grau. A acuidade visual foi significantemente menor nos animais submetidos a privação monocular (M.AP 0.18 ciclos/grau; M.AE 0.4 ciclos/grau). Os resultados estereologicos revelaram que o ambiente enriquecido aumenta o numero de RPNs tipo 1 e de RPNs total nas camadas supragranular e granular em ambos os hemisférios nos camundongos submetidos a privação monocular (ANOVA dois critérios, p<0.05), sendo que essa diferença na camada granular e decorrente principalmente do aumento das redes perineuronais da matriz extracelular no hemisfério direito. Na camada infragranular, os animais do grupo M.AE apresentaram um aumento apenas no numero de RPNs tipo 1.

Cataract surgery: emotional reactions of patients with monocular versus binocular vision

Purpose: To analyze emotional reactions related to cataract surgery in two groups of patients (monocular vision - Group 1; binocular vision - Group 2). Methods: A transversal comparative study was performed using a structured questionnaire from a previous exploratory study before cataract surgery. Results: 206 patients were enrolled in the study, 96 individuals in Group 1 (69.3 +/- 10.4 years) and 110 in Group 2 (68.2 +/- 10.2 years). Most patients in group 1 (40.6%) and 22.7% of group 2, reported fear of surgery (p<0.001). The most important causes of fear were: possibility of blindness, ocular complications and death during surgery. The most prevalent feelings among the groups were doubts about good results and nervousness. Conclusion: Patients with monocular vision reported more fear and doubts related to surgical outcomes. Thus, it is necessary that phisycians considers such emotional reactions and invest more time than usual explaining the risks and the benefits of cataract surgery. Ouvir

Real-time Human Motion Capture with Simple Marker Sets and Monocular Video

In this paper we present a hybrid method to track human motions in real-time. With simplified marker sets and monocular video input, the strength of both marker-based and marker-free motion capturing are utilized: A cumbersome marker calibration is avoided while the robustness of the marker-free tracking is enhanced by referencing the tracked marker positions. An improved inverse kinematics solver is employed for real-time pose estimation. A computer-visionbased approach is applied to refine the pose estimation and reduce the ambiguity of the inverse kinematics solutions. We use this hybrid method to capture typical table tennis upper body movements in a real-time virtual reality application.

Recovery from monocular deprivation using binocular deprivation.

Ocular dominance (OD) plasticity is a robust paradigm for examining the functional consequences of synaptic plasticity. Previous experimental and theoretical results have shown that OD plasticity can be accounted for by known synaptic plasticity mechanisms, using the assumption that deprivation by lid suture eliminates spatial structure in the deprived channel. Here we show that in the mouse, recovery from monocular lid suture can be obtained by subsequent binocular lid suture but not by dark rearing. This poses a significant challenge to previous theoretical results. We therefore performed simulations with a natural input environment appropriate for mouse visual cortex. In contrast to previous work, we assume that lid suture causes degradation but not elimination of spatial structure, whereas dark rearing produces elimination of spatial structure. We present experimental evidence that supports this assumption, measuring responses through sutured lids in the mouse. The change in assumptions about the input environment is sufficient to account for new experimental observations, while still accounting for previous experimental results.

Efficient hybrid monocular-stereo approach to on-board, video-based traffic sign detection and tracking

In this paper we propose an innovative method for the automatic detection and tracking of road traffic signs using an onboard stereo camera. It involves a combination of monocular and stereo analysis strategies to increase the reliability of the detections such that it can boost the performance of any traffic sign recognition scheme. Firstly, an adaptive color and appearance based detection is applied at single camera level to generate a set of traffic sign hypotheses. In turn, stereo information allows for sparse 3D reconstruction of potential traffic signs through a SURF-based matching strategy. Namely, the plane that best fits the cloud of 3D points traced back from feature matches is estimated using a RANSAC based approach to improve robustness to outliers. Temporal consistency of the 3D information is ensured through a Kalman-based tracking stage. This also allows for the generation of a predicted 3D traffic sign model, which is in turn used to enhance the previously mentioned color-based detector through a feedback loop, thus improving detection accuracy. The proposed solution has been tested with real sequences under several illumination conditions and in both urban areas and highways, achieving very high detection rates in challenging environments, including rapid motion and significant perspective distortion

Localización y mapeo visual monocular para robot móvil terrestre aplicado a la inspección ultrasónica aeronáutica

En el ámbito de la robótica de servicio, actualmente no existe una solución automatizada para la inspección ultrasónica de las partes de material compuesto de una aeronave durante las operaciones de mantenimiento que realiza la aerolínea. El desarrollo de las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco en el método de inspección no destructiva por ultrasonidos, está conduciendo a posibilitar su uso con soluciones de menor coste respecto a las técnicas tradicionales, sin perder eficacia para detectar las deficiencias en las estructuras de material compuesto. Aunque existen aplicaciones de esta técnica con soluciones manuales, utilizadas en las fases de desarrollo y fabricación del material compuesto, o con soluciones por control remoto en sectores diferentes al aeronáutico para componentes metálicos, sin embargo, no existen con soluciones automatizadas para la inspección no destructiva por ultrasonidos de las zonas del avión fabricadas en material compuesto una vez la aeronave ha sido entregada a la aerolínea. El objetivo de este trabajo fin de master es evaluar el sistema de localización, basado en visión por ordenador, de una solución robotizada aplicada la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio por parte de las propias aerolíneas, utilizando las nuevas técnicas de acoplamiento acústico en seco, buscando la ventaja de reducir los tiempos y los costes en las operaciones de mantenimiento. Se propone como solución un robot móvil autónomo de pequeño tamaño, con control de posición global basado en técnicas de SLAM Visual Monocular, utilizando marcadores visuales externos para delimitar el área de inspección. Se ha supuesto la inspección de elementos de la aeronave cuya superficie se pueda considerar plana y horizontal, como son las superficies del estabilizador horizontal o del ala. Este supuesto es completamente aceptable en zonas acotadas de estos componentes, y de cara al objetivo del proyecto, no le resta generalidad. El robot móvil propuesto es un vehículo terrestre triciclo, de dos grados de libertad, con un sistema de visión monocular completo embarcado, incluyendo el hardware de procesamiento de visión y control de trayectoria. Las dos ruedas delanteras son motrices y la tercera rueda, loca, sirve únicamente de apoyo. La dirección, de tipo diferencial, permite al robot girar sin necesidad de desplazamiento, al conseguirse por diferencia de velocidad entre la rueda motriz derecha e izquierda. El sistema de inspección ultrasónica embarcado está compuesto por el hardware de procesamiento y registro de señal, y una rueda-sensor situada coaxialmente al eje de las ruedas motrices, y centrada entre estas, de modo que la medida de inspección se realiza en el centro de rotación del robot. El control visual propuesto se realiza mediante una estrategia “ver y mover” basada en posición, ejecutándose de forma secuencial la extracción de características visuales de la imagen, el cálculo de la localización global del robot mediante SLAM visual y el movimiento de éste mediante un algoritmo de control de posición-orientación respecto a referencias de paso de la trayectoria. La trayectoria se planifica a partir del mapa de marcas visuales que delimitan el área de inspección, proporcionado también por SLAM visual. Para validar la solución propuesta se ha optado por desarrollar un prototipo físico tanto del robot como de los marcadores visuales externos, a los que se someterán a una prueba de validación como alternativa a utilizar un entorno simulado por software, consistente en el reconocimiento del área de trabajo, planeamiento de la trayectoria y recorrido de la misma, de forma autónoma, registrando el posicionamiento real del robot móvil junto con el posicionamiento proporcionado por el sistema de localización SLAM. El motivo de optar por un prototipo es validar la solución ante efectos físicos que son muy complicados de modelar en un entorno de simulación, derivados de las limitaciones constructivas de los sistemas de visión, como distorsiones ópticas o saturación de los sensores, y de las limitaciones constructivas de la mecánica del robot móvil que afectan al modelo cinemático, como son el deslizamiento de las ruedas o la fluctuación de potencia de los motores eléctricos. El prototipo de marcador visual externo utilizado para la prueba de validación, ha sido un símbolo plano vertical, en blanco y negro, que consta de un borde negro rectangular dentro del cual se incluye una serie de marcas cuadradas de color negro, cuya disposición es diferente para cada marcador, lo que permite su identificación. El prototipo de robot móvil utilizado para la prueba de validación, ha sido denominado VINDUSTOR: “VIsual controlled Non-Destructive UltraSonic inspecTOR”. Su estructura mecánica ha sido desarrollada a partir de la plataforma comercial de robótica educacional LEGO© MINDSTORMS NXT 2.0, que incluye los dos servomotores utilizados para accionar las dos ruedas motrices, su controlador, las ruedas delanteras y la rueda loca trasera. La estructura mecánica ha sido especialmente diseñada con piezas LEGO© para embarcar un ordenador PC portátil de tamaño pequeño, utilizado para el procesamiento visual y el control de movimiento, y el sistema de captación visual compuesto por dos cámaras web de bajo coste, colocadas una en posición delantera y otra en posición trasera, con el fin de aumentar el ángulo de visión. El peso total del prototipo no alcanza los 2 Kg, siendo sus dimensiones máximas 20 cm de largo, 25 cm de ancho y 26 cm de alto. El prototipo de robot móvil dispone de un control de tipo visual. La estrategia de control es de tipo “ver y mover” dinámico, en la que se realiza un bucle externo, de forma secuencial, la extracción de características en la imagen, la estimación de la localización del robot y el cálculo del control, y en un bucle interno, el control de los servomotores. La estrategia de adquisición de imágenes está basada en un sistema monocular de cámaras embarcadas. La estrategia de interpretación de imágenes está basada en posición tridimensional, en la que los objetivos de control se definen en el espacio de trabajo y no en la imagen. La ley de control está basada en postura, relacionando la velocidad del robot con el error en la posición respecto a las referencias de paso de una trayectoria. La trayectoria es generada a partir del mapa de marcadores visuales externo. En todo momento, la localización del robot respecto a un sistema de referencia externo y el mapa de marcadores, es realizado mediante técnicas de SLAM visual. La auto-localización de un robot móvil dentro de un entorno desconocido a priori constituye uno de los desafíos más importantes en la robótica, habiéndose conseguido su solución en las últimas décadas, con una formulación como un problema numérico y con implementaciones en casos que van desde robots aéreos a robots en entornos cerrados, existiendo numerosos estudios y publicaciones al respecto. La primera técnica de localización y mapeo simultáneo SLAM fue desarrollada en 1989, más como un concepto que como un algoritmo único, ya que su objetivo es gestionar un mapa del entorno constituido por posiciones de puntos de interés, obtenidos únicamente a partir de los datos de localización recogidos por los sensores, y obtener la pose del robot respecto al entorno, en un proceso limitado por el ruido de los sensores, tanto en la detección del entorno como en la odometría del robot, empleándose técnicas probabilísticas aumentar la precisión en la estimación. Atendiendo al algoritmo probabilístico utilizado, las técnicas SLAM pueden clasificarse en las basadas en Filtros de Kalman, en Filtros de Partículas y en su combinación. Los Filtros de Kalman consideran distribuciones de probabilidad gaussiana tanto en las medidas de los sensores como en las medidas indirectas obtenidas a partir de ellos, de modo que utilizan un conjunto de ecuaciones para estimar el estado de un proceso, minimizando la media del error cuadrático, incluso cuando el modelo del sistema no se conoce con precisión, siendo el más utilizado el Filtro de Kalman Extendido a modelos nolineales. Los Filtros de Partículas consideran distribuciones de probabilidad en las medidas de los sensores sin modelo, representándose mediante un conjunto de muestras aleatorias o partículas, de modo que utilizan el método Montecarlo secuencial para estimar la pose del robot y el mapa a partir de ellas de forma iterativa, siendo el más utilizado el Rao-Backwell, que permite obtener un estimador optimizado mediante el criterio del error cuadrático medio. Entre las técnicas que combinan ambos tipos de filtros probabilísticos destaca el FastSLAM, un algoritmo que estima la localización del robot con un Filtro de Partículas y la posición de los puntos de interés mediante el Filtro de Kalman Extendido. Las técnicas SLAM puede utilizar cualquier tipo de sensor que proporcionen información de localización, como Laser, Sonar, Ultrasonidos o Visión. Los sensores basados en visión pueden obtener las medidas de distancia mediante técnicas de visión estereoscópica o mediante técnica de visión monocular. La utilización de sensores basados en visión tiene como ventajas, proporcionar información global a través de las imágenes, no sólo medida de distancia, sino también información adicional como texturas o patrones, y la asequibilidad del hardware frente a otros sensores. Sin embargo, su principal inconveniente es el alto coste computacional necesario para los complejos algoritmos de detección, descripción, correspondencia y reconstrucción tridimensional, requeridos para la obtención de la medida de distancia a los múltiples puntos de interés procesados. Los principales inconvenientes del SLAM son el alto coste computacional, cuando se utiliza un número elevado de características visuales, y su consistencia ante errores, derivados del ruido en los sensores, del modelado y del tratamiento de las distribuciones de probabilidad, que pueden producir el fallo del filtro. Dado que el SLAM basado en el Filtro de Kalman Extendido es una las técnicas más utilizadas, se ha seleccionado en primer lugar cómo solución para el sistema de localización del robot, realizando una implementación en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados por software, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado considerando una disposición de ocho marcadores visuales que en todo momento proporcionan ocho medidas de distancia con ruido aleatorio equivalente al error del sensor visual real, y un modelo cinemático del robot que considera deslizamiento de las ruedas mediante ruido aleatorio. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-EKF presenta tendencia a corregir la localización obtenida mediante la odometría, pero no en suficiente cuantía para dar un resultado aceptable, sin conseguir una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. La conclusión obtenida tras la simulación ha sido que el algoritmo SLAMEKF proporciona inadecuada convergencia de precisión, debido a la alta incertidumbre en la odometría y a la alta incertidumbre en las medidas de posición de los marcadores proporcionadas por el sensor visual. Tras estos resultados, se ha buscado una solución alternativa. Partiendo de la idea subyacente en los Filtros de Partículas, se ha planteado sustituir las distribuciones de probabilidad gaussianas consideradas por el Filtro de Kalman Extendido, por distribuciones equi-probables que derivan en funciones binarias que representan intervalos de probabilidad no-nula. La aplicación de Filtro supone la superposición de todas las funciones de probabilidad no-nula disponibles, de modo que el resultado es el intervalo donde existe alguna probabilidad de la medida. Cómo la efectividad de este filtro aumenta con el número disponible de medidas, se ha propuesto obtener una medida de la localización del robot a partir de cada pareja de medidas disponibles de posición de los marcadores, haciendo uso de la Trilateración. SLAM mediante Trilateración Estadística (SLAM-ST) es como se ha denominado a esta solución propuesta en este trabajo fin de master. Al igual que con el algoritmo SLAM-EKF, ha sido realizada una implementación del algoritmo SLAM-ST en la que las medidas de los sensores y el movimiento del robot son simulados, antes de materializarla en el prototipo. La simulación se ha realizado en las mismas condiciones y con las mismas consideraciones, para comparar con los resultados obtenidos con el algoritmo SLAM-EKF. Durante la simulación, los resultados han mostrado que la localización estimada por el algoritmo SLAM-ST presenta mayor tendencia que el algoritmo SLAM-EKF a corregir la localización obtenida mediante la odometría, de modo que se alcanza una convergencia a una solución suficientemente cercana a la localización simulada del robot y los marcadores. Las conclusiones obtenidas tras la simulación han sido que, en condiciones de alta incertidumbre en la odometría y en la medida de posición de los marcadores respecto al robot, el algoritmo SLAM-ST proporciona mejores resultado que el algoritmo SLAM-EKF, y que la precisión conseguida sugiere la viabilidad de la implementación en el prototipo. La implementación del algoritmo SLAM-ST en el prototipo ha sido realizada en conjunción con la implementación del Sensor Visual Monocular, el Modelo de Odometría y el Control de Trayectoria. El Sensor Visual Monocular es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la posición con respecto al robot de los marcadores visuales externos, a partir de las imágenes obtenidas por las cámaras, mediante técnicas de procesamiento de imagen que permiten detectar e identificar los marcadores visuales que se hallen presentes en la imagen capturada, así como obtener las características visuales a partir de las cuales inferir la posición del marcador visual respecto a la cámara, mediante reconstrucción tridimensional monocular, basada en el conocimiento a-priori del tamaño real del mismo. Para tal fin, se ha utilizado el modelo matemático de cámara pin-hole, y se ha considerado las distorsiones de la cámara real mediante la calibración del sensor, en vez de utilizar la calibración de la imagen, tras comprobar el alto coste computacional que requiere la corrección de la imagen capturada, de modo que la corrección se realiza sobre las características visuales extraídas y no sobre la imagen completa. El Modelo de Odometría es el elemento del sistema SLAM encargado de proporcionar la estimación de movimiento incremental del robot en base a la información proporcionada por los sensores de odometría, típicamente los encoders de las ruedas. Por la tipología del robot utilizado en el prototipo, se ha utilizado un modelo cinemático de un robot tipo uniciclo y un modelo de odometría de un robot móvil de dos ruedas tipo diferencial, en el que la traslación y la rotación se determinan por la diferencia de velocidad de las ruedas motrices, considerando que no existe deslizamiento entre la rueda y el suelo. Sin embargo, el deslizamiento en las ruedas aparece como consecuencia de causas externas que se producen de manera inconstante durante el movimiento del robot que provocan insuficiente contacto de la rueda con el suelo por efectos dinámicos. Para mantener la validez del modelo de odometría en todas estas situaciones que producen deslizamiento, se ha considerado un modelo de incertidumbre basado en un ensayo representativo de las situaciones más habituales de deslizamiento. El Control de Trayectoria es el elemento encargado de proporcionar las órdenes de movimiento al robot móvil. El control implementado en el prototipo está basado en postura, utilizando como entrada la desviación en la posición y orientación respecto a una referencia de paso de la trayectoria. La localización del robot utilizada es siempre de la estimación proporcionada por el sistema SLAM y la trayectoria es planeada a partir del conocimiento del mapa de marcas visuales que limitan el espacio de trabajo, mapa proporcionado por el sistema SLAM. Las limitaciones del sensor visual embarcado en la velocidad de estabilización de la imagen capturada han conducido a que el control se haya implementado con la estrategia “mirar parado”, en la que la captación de imágenes se realiza en posición estática. Para evaluar el sistema de localización basado en visión del prototipo, se ha diseñado una prueba de validación que obtenga una medida cuantitativa de su comportamiento. La prueba consiste en la realización de forma completamente autónoma de la detección del espacio de trabajo, la planificación de una trayectoria de inspección que lo transite completamente, y la ejecución del recorrido de la misma, registrando simultáneamente la localización real del robot móvil junto con la localización proporcionada por el sistema SLAM Visual Monocular. Se han realizado varias ejecuciones de prueba de validación, siempre en las mismas condiciones iniciales de posición de marcadores visuales y localización del robot móvil, comprobando la repetitividad del ensayo. Los resultados presentados corresponden a la consideración de las medidas más pesimistas obtenidas tras el procesamiento del conjunto de medidas de todos los ensayos. Los resultados revelan que, considerando todo el espacio de trabajo, el error de posición, diferencia entre los valores de proporcionados por el sistema SLAM y los valores medidos de posición real, se encuentra en el entorno de la veintena de centímetros. Además, los valores de incertidumbre proporcionados por el sistema SLAM son, en todos los casos, superiores a este error. Estos resultados conducen a concluir que el sistema de localización basado en SLAM Visual, mediante un algoritmo de Trilateración Estadística, usando un sensor visual monocular y marcadores visuales externos, funciona, proporcionando la localización del robot móvil con respecto al sistema de referencia global inicial y un mapa de su situación de los marcadores visuales, con precisión limitada, pero con incertidumbre conservativa, al estar en todo momento el error real de localización por debajo del error estimado. Sin embargo, los resultados de precisión del sistema de localización no son suficientemente altos para cumplir con los requerimientos como solución robotizada aplicada a la inspección ultrasónica estructural de aeronaves en servicio. En este sentido, los resultados sugieren que la posible continuación de este trabajo en el futuro debe centrarse en la mejora de la precisión de localización del robot móvil, con líneas de trabajo encaminadas a mejorar el comportamiento dinámico del prototipo, en mejorar la precisión de las medidas de posición proporcionadas por el sensor visual y en optimizar el resultado del algoritmo SLAM. Algunas de estas líneas futuras podrían ser la utilización de plataformas robóticas de desarrollo alternativas, la exploración de técnicas de visión por computador complementarias, como la odometría visual, la visión omnidireccional, la visión estereoscópica o las técnicas de reconstrucción tridimensional densa a partir de captura monocular, y el análisis de algoritmos SLAM alternativos condicionado a disponer de una sustancial mejora de precisión en el modelo de odometría y en las medidas de posición de los marcadores.

Prenatal monocular enucleation induces a selective loss of low-spatial-frequency cortical responses to the remaining eye.

During early development, interactions between the two eyes are critical in the formation of eye-specific domains within the lateral geniculate nucleus and the visual cortex. When monocular enucleation is done early in prenatal life, it induces remarkable anatomical and functional reorganizations of the visual pathways. Behavioral data have shown a loss in sensitivity to low-spatial-frequency gratings in cats. To correlate the behavioral observations with a possible change in the analysis of contrast at the level of primary visual areas we recorded visual evoked potentials at the 17/18 border in two cats enucleated prenatally (gestational age at enucleation, 39-42 days), three neonatal, two control animals, and one animal with a surgical removal of Y-ganglion fibers. Our results show a strong attenuation in the amplitude of response at all contrast values for gratings of low spatial frequency in prenatally enucleated cats, whereas neonatally enucleated and control animals present responses of comparable amplitude. We conclude that the behavioral results reflect the reduced sensitivity for low frequencies of visual cortical neurons. In addition, we define a critical period for the development of the contrast-sensitivity function that seems to be limited to the prenatal gestation period. We suggest that the prenatal interruption of binocular interactions leads to a functional elimination of the Y-ganglion system.

Estrategias para identificar oclusiones y planificación monocular para una mejora de la percepción visual de la escena

Esta Tesis doctoral está orientada al estudio de estrategias y técnicas para el tratamiento de oclusiones. Las oclusiones suponen uno de los principales problemas en la percepción de una escena mediante visión por computador. Las condiciones de luz, los puntos de vista con los que se captura información de la escena, las posiciones y orientaciones de los objetos presentes en la escena son algunas de las causas que provocan que los objetos puedan quedar ocluidos parcialmente. Las investigaciones expuestas en esta Tesis se pueden agrupar en función de su objetivo en dos grupos: técnicas cuya finalidad es detectar la presencia de oclusiones y estrategias que permiten mejorar la percepción de un sistema de visión por computador, aun en el caso de la presencia de oclusiones. En primer lugar, se han desarrollado una serie de técnicas orientadas a la detección de oclusiones a partir de procesos de extracción de características y de segmentación color en imágenes. Estas técnicas permiten definir qué regiones en la imagen son susceptibles de considerarse zonas de oclusión, debido a una mala percepción de la escena, como consecuencia de observarla con un mal punto de vista. Como aplicación de estas técnicas se han desarrollado algoritmos basados en la segmentación color de la imagen y en la detección de discontinuidades mediante luz estructurada. Estos algoritmos se caracterizan por no incluir conocimiento previo de la escena. En segundo lugar, se han presentado una serie de estrategias que permiten corregir y/o modificar el punto de vista de la cámara con la que se observa la escena. De esta manera, las oclusiones identificadas, mediante los métodos expuestos en la primera parte de la Tesis, y que generalmente son debidas a una mala localización de la cámara pueden ser eliminadas o atenuadas cambiando el punto de vista con el que se produce la observación. En esta misma línea se presentan dos estrategias para mejorar la posición y orientación espacial de la cámara cuando ésta se emplea para la captura de imágenes en procesos de reconocimiento. La primera de ellas se basa en la retroproyección de características obtenidas de una imagen real, a partir de una posición cualquiera, en imágenes virtuales correspondientes a las posibles posiciones que puede adoptar la cámara. Este algoritmo lleva a cabo la evaluación de un mapa de distancias entre estas características buscando en todo momento, maximizar estas distancias para garantizar un mejor punto de vista. La ventaja radica en que en ningún caso se hace necesario mover la cámara para determinar una nueva posición que mejore la percepción de la escena. La segunda de estas estrategias, busca corregir la posición de la cámara buscando la ortogonalidad. En este caso, se ha partido de la hipótesis inicial de que la mayor superficie visible siempre se suele conseguir situando la cámara ortogonalmente al plano en el que se sitúa el objeto.

Amodal completion with background determines depth from monocular gap stereopsis

Grove, Gillam, and Ono [Grove, P. M., Gillam, B. J., & Ono, H. (2002). Content and context. of monocular regions determine perceived depth in random dot, unpaired background and phantom stereograms. Vision Research, 42, 1859-1870] reported that perceived depth in monocular gap stereograms [Gillam, B. J., Blackburn, S., & Nakayama, K. (1999). Stereopsis based on monocular gaps: Metrical encoding of depth and slant without matching contours. Vision Research, 39, 493-502] was attenuated when the color/texture in the monocular gap did not match the background. It appears that continuation of the gap with the background constitutes an important component of the stimulus conditions that allow a monocular gap in an otherwise binocular surface to be responded to as a depth step. In this report we tested this view using the conventional monocular gap stimulus of two identical grey rectangles separated by a gap in one eye but abutting to form a solid grey rectangle in the other. We compared depth seen at the gap for this stimulus with stimuli that were identical except for two additional small black squares placed at the ends of the gap. If the squares were placed stereoscopically behind the rectangle/gap configuration (appearing on the background) they interfered with the perceived depth at the gap. However when they were placed in front of the configuration this attenuation disappeared. The gap and the background were able under these conditions to complete amodally. (c) 2006 Elsevier Ltd. All rights reserved.