Publicación:
Segmentación de contornos circulares a partir de mediciones tomadas con láser

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dc.contributor.authorMuñoz Bañón, Miguel Ángel
dc.contributor.directorCuadra Troncoso, José Manuel
dc.contributor.directorÁlvarez Sánchez, José Ramón
dc.date.accessioned2024-05-20T12:23:46Z
dc.date.available2024-05-20T12:23:46Z
dc.date.issued2017-09-02
dc.description.abstractEn este trabajo se va a desarrollar un método de segmentación de scans laser con el objetivo de poder estimar circunferencias que puedan aparecer en dichas observaciones. En el trabajo previo "Improving area center robot navigation using a novel range scan segmentation method “, publicado en 2011, se utiliza el filtro de Kalman extendido (EKF) para estimar segmentos rectilíneos. Este método, equivalente a un método de mínimos cuadrados ponderados no lineales, se extiende en el presente trabajo para calcular las ecuaciones de los segmentos circulares en coordenadas polares. Este proceso se divide en tres bloques: La segmentación de todo el scan láser para diferenciar los diferentes segmentos. La obtención de los parámetros iniciales de las circunferencias encontradas, que servirán como inicializaciones para el filtro de Kalman. Y, finalmente, la estimación de los parámetros de la circunferencia. También se describirán métodos para distinguir las rectas de los círculos segmentados, así como la detección final de los extremos de cada segmento durante la estimación, utilizando herramientas propias de los modelos de regresión clásicos, como la detección de valores atípicos (outliers). Durante el desarrollo de este método surgen problemas de proximidad a la indeterminación en las matrices de covarianza. En este documento se expondrá la aplicación de la regularización de Tikhonov para solventar este problema. El EKF, al ser un proceso recursivo, nos permite la repetición de la estimación para mejorar los resultados. Proponemos un método para la corrección de los parámetros iniciales de la circunferencia, para la reestimación, con el fin de solventar problemas derivados de la no linealidad del modelo de la circunferencia.es
dc.description.abstractThe method for range scan segmentation described in a previous paper titled “Improving area center robot navigation using a novel range scan segmentation method”, by some authors of present paper in 2011, uses an extended Kalman filter (EKF) for estimating straight segments equations in polar coordinates. That method, equivalent to a non-linear weighted least squares method, is extended in present work for estimating circle segments equations in polar coordinates, but only to the first stages of the full method, including acquisition of initial estimation of circles centers and radii to be used as initial values for EKF an the sequential iterative estimation of circle equations using EKF. The new problem of variance matrices being almost ill-conditioned for circle equations is addressed with a Tikhonov regularization, or ridge regression. Also a correction of initial values for estimations is proposed to solve the added problems found in circle equations estimation.en
dc.description.versionversión final
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14468/14130
dc.language.isoes
dc.publisherUniversidad Nacional de Educación a Distancia (España). Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Departamento de Inteligencia Artificial
dc.relation.centerFacultades y escuelas::E.T.S. de Ingeniería Informática
dc.relation.degreeMáster Universitario en I.A. Avanzada: Fundamentos, Métodos y Aplicaciones
dc.relation.departmentInteligencia Artificial
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.titleSegmentación de contornos circulares a partir de mediciones tomadas con láseres
dc.typetesis de maestríaes
dc.typemaster thesisen
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