SLAM 3D con datos RGB-D

La búsqueda de un robot completamente autónomo se ha considerado como uno de los temas con mayor potencial durante estos últimos años. El concepto de autonomía en términos de navegación robótica se traduce en ser capaz de obtener el recorrido óptimo para completar la tarea para la que se le ha programado, todo esto sin la disposición de información previa del entorno en el que debe trabajar, y por lo tanto sujeto a elevada incertidumbre. El problema SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) se aplica para resolver este tipo de situaciones. Mediante la combinación de técnicas de visión y algoritmos matemáticos, el robot puede trabajar en tiempo real sobre el terreno, actualizando el mapa disponible y adecuando la trayectoria según su posición en el mismo. Esta capacidad dota a este tipo de robots de la versatilidad requerida en diversas aplicaciones robóticas como misiones de exploración, rescate y mapeado de entornos, siendo este último el tema principal sobre el que se desarrolla este proyecto. Los mapas tridimensionales proporcionan al robot completa información sobre el terreno en el que se mueve. Por otra parte, la gestión de mapas 3D implica una carga computacional que limita su utilización en ciertas situaciones. Por lo tanto, en este proyecto se propone como solución un consenso entre la funcionalidad de un mapa topológico en dos dimensiones y la utilidad de la información proporcionada por el mapa 3D. Mediante el procesamiento individual de los modelos 3D de varias habitaciones de una vivienda y su posterior integración en un mapa topo-geométrico global de la misma, esta propuesta de mapeado combina una gestión constante del mapa global 2D con la capacidad de acceder a la representación tridimensional de la estancia que el robot ocupa en ese momento.The search for completely autonomous mobile robots has been considered one of the main robotic topics over the last years. Autonomy in terms of robot navigability is translated into being able to obtain the most suitable paths in order to complete the assigned tasks with the absence of an initial input data, and so being subject to a great amount of uncertainties. The Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) problem is applied to solve this issue. Through a combination of vision techniques and mathematical algorithms, the robot can update any environment map and process the most suitable path considering its own position within it. The online operation of this method grants the versatility required for many different robotic applications such as exploration, rescue missions and map building techniques, being this last one covered in the scope of this project. Tri-dimensional maps give all the possible information required for a robot to perform any given task. On the other hand, the computational consumption represents the highest disadvantage of managing this type of maps. Therefore, a consensus between the functionality of topological 2D maps and the utility of 3D models is proposed as a solution in this project. By processing individual 3D models associated to every room in a real house and through the integration of these models in a global topo-geometric map, this mapping proposal combines the constant management of the global map with a detailed approach on the tri-dimensional representation of the room it´s currently occupying.Ingeniería en Tecnologías Industriale