INVESTIGACIÓN
Investigadores del INAUT desarrollan sistema híbrido de odometría visual para navegación más precisa sin GPS
Mejora de localización visual en zonas sin GNSS
Investigadores del Instituto de Automática (CONICET – UNSJ), en colaboración con investigadores del la Facultad de Ingeniería de la Universidad Tecnológica Metropolitana de Santiago de Chile, presentaron un nuevo trabajo titulado:
“Fusing Direct and Indirect Visual Odometry for SLAM: An ICM-Based Framework”
Este estudio presenta un enfoque innovador para abordar un problema crítico en robótica: la pérdida de localización de sistemas de odometría visual actuales cuando un agente navega por escenarios de baja textura o visualmente degradados.
La propuesta consistió en emplear fusión sensorial mediante el algoritmo ICM (Iterated Conditional Modes) para mejorar la precisión en la estimación de la pose de un agente, como un robot o un humano. El método integra datos provenientes de dos enfoques complementarios de odometría visual, incorporando explícitamente la incertidumbre asociada a cada fuente para obtener una estimación final más robusta y confiable.
Entre las principales contribuciones del proyecto se destacan:
- Mayor robustez en la localización visual, incluso en entornos con baja textura o condiciones visuales degradadas.
- Validación exhaustiva utilizando el benchmark TUM RGB-D y pruebas reales en entornos tanto interiores como exteriores.
- Implementación exitosa en un vehículo eléctrico real, logrando mantener un seguimiento estable durante la navegación.
Felicitamos a los autores:
Jeremías Gaia, Javier Gimenez, Eugenio Orosco, Francisco Rossomando, Carlos Soria y Fernando Ulloa-Vásquez
El artículo completo está disponible en: