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PGC2018-096367-B-I00

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SLAM VISUAL MEJORADO MEDIANTE APRENDIZAJE PROFUNDO

DESPUES DE DECADAS DE INTENSA INVESTIGACION SOBRE SLAM VISUAL (VSLAM), EN LA QUE NUESTRO GRUPO HA ESTADO A LA VANGUARDIA, PODEMOS CONSIDERAR MADURAS LAS TECNICAS DE SLAM VISUAL BASADAS EN CARACTERISTICAS, EN PROYECTOS ANTERIORES,... ver más

01/01/2018

UNIZAR

168K€

Presupuesto del proyecto: 168K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2018-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA. OFICINA DE TRANSFERE... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Sin perfil tecnológico

Presupuesto del proyecto 168K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto DESPUES DE DECADAS DE INTENSA INVESTIGACION SOBRE SLAM VISUAL (VSLAM), EN LA QUE NUESTRO GRUPO HA ESTADO A LA VANGUARDIA, PODEMOS CONSIDERAR MADURAS LAS TECNICAS DE SLAM VISUAL BASADAS EN CARACTERISTICAS, EN PROYECTOS ANTERIORES, NUESTRO EQUIPO HA CREADO ORB-SLAM, UN SISTEMA VSLAM OPEN-SOURCE PARA CAMARAS MONOCULARES, ESTEREO Y RGB-D, QUE HA LOGRADO UN IMPACTO EXTRAORDINARIO Y ACTUALMENTE ES CONSIDERADO POR LA MAYORIA DE LOS INVESTIGADORES COMO EL METODO DE REFERENCIA A BATIR, EL SOFTWARE TAMBIEN HA SIDO LICENCIADO A EMPRESAS A NIVEL MUNDIAL PARA SU USO EN PRODUCTOS COMERCIALES EN CAMPOS COMO AR/VR, ROBOTICA Y DRONES,LOS RESULTADOS RECIENTES EN APRENDIZAJE PROFUNDO OFRECEN UNA FIRME PROMESA DE MEJORAR TODAS LAS TAREAS DE PERCEPCION, AUNQUE CARECEN DE LA PRECISION Y ROBUSTEZ DE LOS METODOS CLASICOS, LOS PRIMEROS RESULTADOS HAN DEMOSTRADO SU POTENCIAL PARA ABORDAR VARIOS DESAFIOS DEL VSLAM ACTUAL, DEBIDO A ESTA COMPLEMENTARIEDAD, NUESTRO ENFOQUE NO ES UN SLAM BASADO EN REDES PROFUNDAS DE PRINCIPIO A FIN, SINO UNO QUE COMBINA EL APRENDIZAJE PROFUNDO CON LOS MODELOS GEOMETRICOS Y FOTOMETRICOS, LO QUE IMPULSARA EL RENDIMIENTO DEL VSLAM EN LAS SITUACIONES DONDE FALLAN LOS MODELOS TRADICIONALES: EL MAPEO 3D DENSO EN AREAS DE BAJA TEXTURA O SLAM EN ENTORNOS QUE VARIAN LENTAMENTE,NUESTRO OBJETIVO ES SUPERAR LOS LIMITES DE LAS ACTUALES TECNICAS VSLAM, VALIDAR NUESTROS RESULTADOS DE FORMA RIGUROSA Y EXHAUSTIVA, Y CREAR DEMOSTRADORES PARA FACILITAR LA TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIA, CONTINUAREMOS NUESTRA POLITICA DE ACCESO ABIERTO A NUESTROS RESULTADOS EN BENEFICIO DE LA COMUNIDAD INVESTIGADORA, NUESTROS OBJETIVOS DE INVESTIGACION SON:1, MEJORAR LA ROBUSTEZ Y PRECISION DE LOS METODOS VSLAM EN MOVIMIENTOS RAPIDOS Y ENTORNOS DE BAJA TEXTURA USANDO LA INTEGRACION VISUAL-INERCIAL Y COMBINANDO METODOS GEOMETRICOS Y FOTOMETRICOS, TAMBIEN EXPLORAREMOS EL POTENCIAL DEL APRENDIZAJE PROFUNDO PARA OBTENER MEJORES CARACTERISTICAS PARA MEJORAR EL SEGUIMIENTO DE LA CAMARA,2, DESARROLLAR NUEVOS METODOS Y AVANZAR EL ESTADO DEL ARTE DE LOS RECIENTES ALGORITMOS VSLAM DENSOS Y SEMIDENSOS, INVESTIGAREMOS EL MODELO FOTOMETRICO PARA SLAM VISUAL, QUE PERMITIRA USAR UNA GRAN CANTIDAD DE PIXELES DE IMAGEN Y, POR LO TANTO, AUMENTARA SU PRECISION Y ROBUSTEZ, ESTUDIAREMOS LA COMBINACION DE LA ESTIMACION DE PROFUNDIDAD DE VISTA SIMPLE Y VISTAS MULTIPLES, INCORPORANDO MODELOS GEOMETRICOS EN ARQUITECTURAS DE REDES PROFUNDAS,3, CONCEBIR UN SISTEMA VSLAM DEFORMABLE CON EL OBJETIVO DE PROCESAR LAS SECUENCIAS DE LA ENDOSCOPIA MEDICA, INCLUIDAS TODAS LAS ETAPAS: ASOCIACION DE DATOS, SEGUIMIENTO DE LA CAMARA, MAPEO DEFORMABLE Y RELOCALIZACION DE LA CAMARA,4, ESTIMAR MAPAS DE LARGA DURACION, CAPTURANDO LA DINAMICA A LARGO PLAZO DE UNA ESCENA, QUE ES UNO DE LOS DESAFIOS MAS DIFICILES EN SLAM VISUAL, NUESTRA HIPOTESIS ES QUE LAS REDES PROFUNDAS PUEDEN APRENDER LOS CAMBIOS DE APARIENCIA Y LA DINAMICA DE LAS ESCENAS REPRESENTATIVAS, PERO, UNA VEZ MAS, LOS USAREMOS EN COMBINACION CON LA GEOMETRIA DE MULTIPLES VISTAS, CON EL OBJETIVO DE TENER LA PRECISION Y ROBUSTEZ DE ESTA ULTIMA, Y LA CAPACIDAD DE APRENDER PATRONES DE LA PRIMERA,ESTA ES UNA PROPUESTA AMBICIOSA AVALADA POR LAS RELEVANTES CONTRIBUCIONES DE NUESTRO EQUIPO AL AREA DE VSLAM Y POR NUESTRA SOLIDA EXPERIENCIA EN LA CONSTRUCCION DE DEMOSTRADORES EN TIEMPO REAL, QUE HAN DEMOSTRADO SER CLAVES PARA LA DISEMINACION EFECTIVA DE NUESTROS RESULTADOS Y UNA INTENSA TRANSFERENCIA DE TECNOLOGIA, ROBÓTICA\VISIÓN PARA ROBÓTICA\SLAM VISUAL\APRENDIZAJE PROFUNDO

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