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http://inaoe.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1009/2715| Evaluación del desempeño de un algoritmo de odometría visual en escenarios no estructurados | |
| Alejandra Marquez-Cabrera | |
| Leopoldo Altamirano | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-SinDerivadas | |
| Visual odometry DF-VO KITTI MADMAX Rosario unstructured environments benchmarking | |
| La odometría visual, VO por sus siglas en inglés, es una técnica, basada principalmente en imágenes, que estima el movimiento de un vehículo móvil mediante la información capturada por cámaras. La estimación de la trayectoria del vehículo es un reto cuando la navegación se realiza de forma autónoma, y esto se dificulta más cuando el vehículo se desplaza sobre ambientes complejos como los llamados “no estructurados”, semejantes a los que se encuentran en la superficie marciana, por lo que se requiere que los algoritmos sean diseñados específicamente para este tipo de ambientes. En esta tesis se evalúa el algoritmo de odometría visual DF-VO comparando diferentes métricas en las trayectorias estimadas por el algoritmo, utilizando secuencias de imágenes con diversas características, desde escenarios dinámicos y estáticos hasta entornos estructurados y no estructurados. Ejemplos de estos ambientes se encuentran en los datasets KITTI, MADMAX y Rosario. Los resultados muestran que los terrenos irregulares, con escenarios rocosos y vegetación afectan considerablemente a la precisión de las estimaciones, en comparación con escenarios urbanos y estructurados. Por lo que se valida que es necesario adaptar los algoritmos de odometría visual para que se reduzca el error que se genera en ambientes complejos y con condiciones específicas, con el fin de que sean capaces de implementarse en proyectos espaciales, donde es crucial conocer la ubicación exacta de los vehículos autónomos. Visual odometry (VO) is a technique, primarily based on images, that estimates the movement of a mobile vehicle using information captured by cameras. Estimating the vehicle’s trajectory is a challenge when navigation is carried out autonomously, and this becomes even more di cult when the vehicle moves through complex environments, such as socalled “unstructured environments”, similar to those found on the Martian surface. Therefore, algorithms must be specifically designed for this type of environment. This thesis evaluates the DF-VO visual odometry algorithm by comparing different metrics on the trajectories estimated by the algorithm, using image sequences with various characteristics, ranging from dynamic and static scenarios to structured and unstructured environments. Examples of these environments can be found in the KITTI, MADMAX, and Rosario datasets. The results presented in Chapter 4 show that irregular terrains, characterized by rocky environments and vegetation, significantly affect the accuracy of the estimations when compared to urban and structured scenarios. This confirms the necessity to adapting visual odometry algorithms to minimize the error generated in complex environments and under specific conditions, in order to ensure their applicability in space exploration projects, where knowing the exact location of autonomous vehicles is crucial. | |
| Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| 2025-06 | |
| Tesis de maestría | |
| Español | |
| Estudiantes Investigadores Público en general | |
| Márquez Cabrera, A., (2025), Evaluación del desempeño de un algoritmo de odometría visual en escenarios no estructurados, Tesis de Maestría, Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica | |
| CIENCIAS DEL ESPACIO | |
| Versión aceptada | |
| acceptedVersion - Versión aceptada | |
| Aparece en las colecciones: | Maestría en Ciencia y Tecnología del Espacio |
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