Resumen en español

Los sistemas de visión artificial son ampliamente empleados en aplicaciones de navegación robótica donde se requiere extraer del ambiente, información sobre las dimensiones de los objetos y obstáculos presentes con la finalidad de planificar la estrategia de navegación más adecuada que optimice la energía consumida y el tiempo necesario para navegar el espacio bajo condiciones controladas o no controladas. En particular la visión artificial estereoscópica es ampliamente utilizada para la reconstrucción de entornos de tres dimensiones, dada su buena precisión y simpleza algorítmica. (Sáez Martínez, 2001). La estimación de las coordenadas en tres dimensiones de un punto del espacio capturado simultáneamente por dos o más cámaras, es una tarea simple que se reduce a la resolución de un sistema de ecuaciones lineales o no lineales (Hartley, Zisserman, 2001). Uno de los problemas clásicos es la detección del punto 3-D de interés en las imágenes capturadas por el sistema de visión artificial, que recibe el nombre del “Problema de correspondencia entre píxeles”, que a la fecha sigue siendo un problema abierto a múltiples y novedosas soluciones (Mujika, 2010; Brendstrup, 2013). En particular se propone en el presente proyecto de grado analizar algunas técnicas de correspondencia entre píxeles fundamentadas en la aplicación de la geometría epipolar y del uso de matrices fundamentales, con la finalidad de evaluar el éxito de las técnicas a la hora de detectar píxeles correspondientes entre varias imágenes, para su posterior uso en la reconstrucción 3D de objetos bajo condiciones de luz controlada. La metodología propuesta para abordar la solución del problema parte del desarrollo de los modelos matemáticos que rigen a las cámaras digitales y su interrelación con los conceptos de la geometría epipolar. Se propone diseñar y ejecutar algunas simulaciones del sistema de visión estereoscópica + correspondencia de píxeles propuesto empleando Matlab, usando los parámetros de calibración de las cámaras provenientes del trabajo elaborado por (Zapata Herrera; Silva Narvaez, 2015); con la finalidad de cuantificar la precisión del algoritmo construido a la hora de predecir las coordenadas en tres dimensiones de varios puntos representativos del objeto a reconstruir. Luego se procederá a implementar un programa ejecutable en Matlab (GUI) que incorpore el algoritmo de correspondencia diseñado, para su posterior aplicación en la reconstrucción de coordenadas 3D. Finalmente se procederá a medir el error cometido por el sistema de visión implementado respecto a las posiciones reales de los puntos en 3D medidos en función de la distancia. Los productos a generar son los siguientes: Interface gráfica en Matlab para la estimación de coordenadas en tres dimensiones de puntos representativos de un objeto, empleando las matrices de calibración, la matriz fundamental y el algoritmo de correspondencia entre píxeles