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== Determinacion de Pose == En el paper ''"Robust Pose Estimation from a Planar Target"'' se discute sobre la determinacion de pose, y en la foma de tratar una ambiguedad en la misma que se da cuando el angulo que forman las normales de los planos de la camara y del landmark es mayor a 34,8º. En estos casos, los algoritmos de deteccion de pose arrojan dos resultados probables. La diferencia entre estos dos resultados aumenta conforme aumenta el nivel de ruido y la distancia del landmark a la camara. Para resolver esta ambiguedad, se trabaja con una funcion de error en la cual el minimo de esta funcion indica la pose correcta. Cuando los algoritmos de pose arrojan dos soluciones posibles, esta funcion posee dos minimos locales en vez de uno, y se determina el resultado correcto buscando el menor de ellos. Los algoritmos de determinacion de pose propuestos en el paper "Robust Pose Estimation from a Planar Target", estan codificados en C++ en la libreria ''"librpp"'' de ''ARToolkitPlus''. Se migraron estos codigos para utilizar los tipos de datos y funciones presentes en las VXL. Estas funciones y un ejemplo de aplicacion de ellas se encuentran en la libreria ''"ciiirpp"'' (disponible proximamente). == Referencias == * [1].- ''Gerald Schweighofer and Axel Pinz, "Robust Pose Estimation from a Planar Target", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, no. 12, Dec. 2006''. * [[http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1717461|Descargar de IEEE]] * [[attachment:Robust_Pose_Estimation_from_a_Planar_Target_1.pdf]] * [[attachment:Robust_Pose_Estimation_from_a_Planar_Target_2.pdf]] * [2].- ''ARToolkitPlus''. * [[http://studierstube.icg.tu-graz.ac.at/handheld_ar/artoolkitplus.php|Pagina Web]] * [[http://studierstube.icg.tu-graz.ac.at/handheld_ar/download/ARToolKitPlus_2.1.1.zip|Descargar v_2.1.1]] |
Visual Odometry Using Multiple Landmarks
Motivation
The experimental validation of different control strategies as well of computer vision algorithms aimed to solve specific problems of mobile robot navigation needs, in general, to have a reliable measure of the robot pose (location and orientation) respect to some predefined reference frame. Here, robustness must be required in order to deal with the usual problems of variable illumination conditions and/or significant view-point changes.
General (brief) description
To solve the above mentioned problems we propose to integrate the multiple measures of the robot pose relative to a set of artificial landmarks distributed over the environment on which the robot moves. Such landmarks, also called "fiducial markers" in the literature, corresponds to simple black and white planar patterns that are easily detectable in real-time by standard image processing methods. Once their are detected, the knowledge of the camera parameters (obtained off-line) and the pattern physical dimensions will allow to recover the pose of the robot relative to each one of such landmarks. This individual measures, together with their uncertainty estimates, will be used to compute the instantaneous pose of the robot in a robust way, e.g., using a non-linear Kalman filter.
Determinacion de Pose
En el paper "Robust Pose Estimation from a Planar Target" se discute sobre la determinacion de pose, y en la foma de tratar una ambiguedad en la misma que se da cuando el angulo que forman las normales de los planos de la camara y del landmark es mayor a 34,8º. En estos casos, los algoritmos de deteccion de pose arrojan dos resultados probables. La diferencia entre estos dos resultados aumenta conforme aumenta el nivel de ruido y la distancia del landmark a la camara. Para resolver esta ambiguedad, se trabaja con una funcion de error en la cual el minimo de esta funcion indica la pose correcta. Cuando los algoritmos de pose arrojan dos soluciones posibles, esta funcion posee dos minimos locales en vez de uno, y se determina el resultado correcto buscando el menor de ellos.
Los algoritmos de determinacion de pose propuestos en el paper "Robust Pose Estimation from a Planar Target", estan codificados en C++ en la libreria "librpp" de ARToolkitPlus. Se migraron estos codigos para utilizar los tipos de datos y funciones presentes en las VXL. Estas funciones y un ejemplo de aplicacion de ellas se encuentran en la libreria "ciiirpp" (disponible proximamente).
Referencias
[1].- Gerald Schweighofer and Axel Pinz, "Robust Pose Estimation from a Planar Target", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, no. 12, Dec. 2006.
[2].- ARToolkitPlus.
