Sistema de visión estereoscópica para navegación autónoma de vehículos no tripulados

Abstract

La visión estereoscópica artificial es un campo muy amplio que forma parte de lo que se conoce como visión por computador. Técnicamente consiste en el procesamiento de dos imágenes obtenidas mediante sendas cámaras, a partir de una escena tridimensional 3D. Este procesamiento está orientado a reconstruir la escena en 3D a partir de las dos imágenes, izquierda y derecha. Un aspecto que cabe destacar es que las cámaras están desplazadas una cierta distancia, tal y como ocurre con nuestros ojos. El trabajo del computador consiste en identificar en ambas imágenes aquellos píxeles en las dos imágenes que se corresponden con la misma entidad física en la escena 3D, usando para ello algoritmos especializados. La distancia que separa estos píxeles se conoce como disparidad. La medida de la disparidad sirve para obtener la distancia a la que se sitúa físicamente ese objeto en la escena con respecto a las dos cámaras. La visión estereoscópica es un campo que tiene numerosas aplicaciones y en el que a día de hoy se están invirtiendo numerosos recursos en investigación. Concretamente, una de esas aplicaciones es la detección de obstáculos por parte de robots. Nuestro proyecto está orientado hacia esa aplicación práctica, si bien se centra exclusivamente en los aspectos relacionados con la correspondencia de los elementos homólogos en las imágenes. Para ello hemos implementado diversas técnicas y algoritmos de visión estereoscópica usando el lenguaje de programación C#. [ABSTRACT] Stereo vision is a broad eld that is part of computer vision. Technically, it consists of the processing of two images adquired by two cameras, from a given scenario. This processing is aimed to reconstruct the 3D scene from both images, namely left and right images. One thing that is worth mentioning is that the two cameras are shifted a certain distance, as it happens with our eyes. The computer basically identies in both images those pixels that match, using specialized algorithms. The distance that separates those pixels is known as disparity. Disparity is next used in the calculation of the distance between the object in the scene and the cameras. Stereo vision (also known as stereopsis) is a eld with multiple applications and in which it is invested many resources in research. One of those applications is the detection of obstacles by robots. Our project is oriented towards this practical application; although this work is focused only on the computation of the disparities, i.e. the correspondence between pixels in the images. We have implemented several stereo vision techniques and algorithms using the C# programming language.