Modeling the environment with egocentric vision systems

Cada vez mas sistemas autonomos, ya sean robots o sistemas de asistencia, estan presentes en nuestro dia a dia. Este tipo de sistemas interactuan y se relacionan con su entorno y para ello necesitan un modelo de dicho entorno. En funcion de las tareas que deben realizar, la informacion o el detalle necesario del modelo varia. Desde detallados modelos 3D para sistemas de navegacion autonomos, a modelos semanticos que incluyen informacion importante para el usuario como el tipo de area o que objetos estan presentes. La creacion de estos modelos se realiza a traves de las lecturas de los distintos sensores disponibles en el sistema. Actualmente, gracias a su pequeno tamano, bajo precio y la gran informacion que son capaces de capturar, las camaras son sensores incluidos en todos los sistemas autonomos. El objetivo de esta tesis es el desarrollar y estudiar nuevos metodos para la creacion de modelos del entorno a distintos niveles semanticos y con distintos niveles de precision. Dos puntos importantes caracterizan el trabajo desarrollado en esta tesis: - El uso de camaras con punto de vista egocentrico o en primera persona ya sea en un robot o en un sistema portado por el usuario (wearable). En este tipo de sistemas, las camaras son solidarias al sistema movil sobre el que van montadas. En los ultimos anos han aparecido muchos sistemas de vision wearables, utilizados para multitud de aplicaciones, desde ocio hasta asistencia de personas. - El uso de sistemas de vision omnidireccional, que se distinguen por su gran campo de vision, incluyendo mucha mas informacion en cada imagen que las camara convencionales. Sin embargo plantean nuevas dificultades debido a distorsiones y modelos de proyeccion mas complejos. Esta tesis estudia distintos tipos de modelos del entorno: - Modelos metricos: el objetivo de estos modelos es crear representaciones detalladas del entorno en las que localizar con precision el sistema autonomo. Esta tesis se centra en la adaptacion de estos modelos al uso de vision omnidireccional, lo que permite capturar mas informacion en cada imagen y mejorar los resultados en la localizacion. - Modelos topologicos: estos modelos estructuran el entorno en nodos conectados por arcos. Esta representacion tiene menos precision que la metrica, sin embargo, presenta un nivel de abstraccion mayor y puede modelar el entorno con mas riqueza. %, por ejemplo incluyendo el tipo de area de cada nodo, la localizacion de objetos importantes o el tipo de conexion entre los distintos nodos. Esta tesis se centra en la creacion de modelos topologicos con informacion adicional sobre el tipo de area de cada nodo y conexion (pasillo, habitacion, puertas, escaleras...). - Modelos semanticos: este trabajo tambien contribuye en la creacion de nuevos modelos semanticos, mas enfocados a la creacion de modelos para aplicaciones en las que el sistema interactua o asiste a una persona. Este tipo de modelos representan el entorno a traves de conceptos cercanos a los usados por las personas. En particular, esta tesis desarrolla tecnicas para obtener y propagar informacion semantica del entorno en secuencias de imagen.