Appearance-based Loop Closure Detection and its Application to Topological Mapping and Image Mosaicing

espanolCastella El mapeo y la localizacion son dos procesos fundamentales en robotica autonoma movil debido a que son la base de otras tareas de mas alto nivel y mas complejas, como la evitacion de obstaculos o la planificacion de rutas. El mapeo es el proceso a traves del cual el robot construye su propia representacion del entorno cuando el mapa no esta disponible. Existen fundamentalmente dos tipos de mapas: los metricos y los topologicos. Mientras que los mapas metricos representan el mundo lo mas exacto posible de acuerdo a un sistema de coordenadas de referencia, los mapas topologicos lo representan de un modo abstracto utilizando un grafo, lo que supone una serie de ventajas respecto a los metricos. Debido al inevitable ruido que incluyen los sensores, los algoritmos de mapeo normalmente estan basados en tecnicas de deteccion de bucles, que consisten en identificar correctamente cuando el vehiculo ha vuelto a un lugar previamente visitado para reducir la incertidumbre en los mapas resultantes. Esta tesis trata de dar solucion al problema de generar mapas topologicos del entorno utilizando algoritmes eficientes de deteccion de bucles basados en vision. Debido a que la calidad de un algoritmo de deteccion visual de bucles esta directamente relacionada con la descripcion de las imagenes y con el metodo utilizado para indexarlas, en esta tesis se proponen varias tecnicas para detectar bucles, adoptando diferentes enfoques. Estos metodos se utilizan como Componentes basicos en tres novedosos algoritmos de mapeo topologico. Los resultados obtenidos indican que las soluciones propuestas presentan un mejor rendimiento que diversos algoritmos considerados como estado del arte por la comunidad. Para concluir, y dado que el reconocimiento de escenas es tambien un componente esencial en otras areas de investigacion, se presenta un algoritmo de generacion de mosaicos de imagenes. Este algoritmo utiliza una de las tecnicas de deteccion de bucles presentadas previamente para encontrar pares de imagenes que se solapan y se utiliza para obtener mosaicos en diferentes entornos en un tiempo razonable. catalaCatala El mapeig i la localitzacio son dos processos fonamentals en robotica autonoma mobil a causa de que son la base d’altres tasques de mes alt nivell i mes complexes, com l’evitacio d’obstacles o la planificacio de rutes. El mapeig es el proces a traves del qual el robot construeix la seva propia representacio de l’entorn quan el mapa no esta disponible. Existeixen fonamentalment dos tipus de mapes: els metrics i els topologics. Mentre que els mapes metrics representen el mon el mes exacte possible d’acord a un sistema de coordenades de referencia, els mapes topologics el representen d’una manera abstracte utilitzant un graf, el que suposa una serie d’avantatges respecte als metrics. A causa de l’inevitable soroll que inclouen els sensors, els algorismes de mapeig normalment estan basats en tecniques de deteccio de bucles, que consisteixen en identificar correctament quan el vehicle ha tornat a un lloc previament visitat per reduir la incertesa en els mapes resultants. Aquesta tesi tracta de donar solucio al problema de generar mapes topologics de l’entorn utilitzant algorismes eficients de deteccio de bucles basats en visio. Degut a que la qualitat d’un algorisme de deteccio visual de bucles esta directament relacionada amb la descripcio de les imatges i amb el metode utilitzat per indexarles, en aquesta tesi es proposen diverses tecniques per detectar bucles adoptant diferents enfocs. Aquests metodes s’utilitzen com a components basics en tres nous algorismes de mapeig topologic. Els resultats obtinguts indiquen que les solucions proposades presenten un millor rendiment que diversos algorismes EnglishResum Angles Mapping and localization are two essential processes in autonomous mobile robotics since they are the basis of other higher level and more complex tasks, such as obstacle avoidance or path planning. Mapping is the process through which a robot builds its own representation of the environment when a map of the environment is not available. There exist mainly two types of maps: metric and topological. While metric maps represent the world as accurate as possible with regard to a global coordinate system, topological maps represent the environament in an abstract manner by means of a graph, which implies several benefits in front of the classic metric approaches. Due to the unavoidable noise that sensors present, mapping algorithms usually rely on loop closure detection techniques, which entails the correct identification of previously seen places to reduce the uncertainty of the resulting maps. This dissertation deals with the problem of generating topological maps of the environment using efficient appearance-based loop closure detection techniques. Since the quality of a visual loop closure detection algorithm is related to the image description method and its ability to index previously seen images, several methods for loop closure detection adopting diferent approaches are developed and assessed. Then, these methods are used as basic components in three novel topological mapping algorithms. The results obtained indicate that the solutions proposed attain a better performance than several state-of-the-art approaches. To conclude, given that place recognition is also a key component in other research areas, a multi-threaded image mosaicing algorithm is proposed. This approach makes use of one of the loop closure detection techniques previously introduced in order to find overlapping pairs between images and finally obtain seamless mosaics of different environments in a reasonable amount of time