Reconstrucción 3D de un entorno a partir de mapas de profundidad

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(1)

RECONSTRUCCION3D DE UNENTORNO A PARTIR DE

MAPASDE PROFUNDIDAD

OsarIgnaio Morales Correa

Código:1800915

Edison JesusRosero Quintero

Código:1800950

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA

FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍAMECATRONICA

ROBOTICATERRESTRE

(2)

RECONSTRUCCION3D DE UNENTORNO A PARTIR DE

MAPASDE PROFUNDIDAD

OsarIgnaio Morales Correa

Edison JesusRosero Quintero

Opiónde Grado para optar al título de

IngenieroEnMeatronia

Diretor

NelsonFernando VelasoToledo

INGENIEROEN MECATRONICA

UNIVERSIDAD MILITAR NUEVA GRANADA

FACULTAD DE INGENIERÍA

INGENIERÍAMECATRONICA

ROBOTICATERRESTRE

(3)

NOTADE ACEPTACION ___________________________ ___________________________ ___________________________ ___________________________ ___________________________ ___________________________ __________________________

Firmadelpresidentedeljurado

__________________________

Firmadeljurado

__________________________

(4)

DEDICATORIA

"Enestemundo noselogranadaútil ni grandesin esfuerzoni sariio. "

-AdolfoKolping

Este trabajo lodedio a toda mi familia y en espeial a mispadres Jesús

RoseroDíazy AmilbiaQuinteroMontoya,quienes fueron miprinipal motor,

quemebrindaronelapoyomoralymaterialparasaaradelanteelbuen

desar-rollo y ulminaión de miarrera y saar adelante la realizaión del proyeto

deopiónde grado,al igualagradezo inmensamente amishermanos Johana

MilenaRoseroQuinteroyJuliánRoseroQuinteroporsermismodelosaseguir

omo personas y profesionales y quetambién me apoyaron de alguna manera

duranteestaetapademivida.

(5)

DEDICATORIA

"Puede ser que alguna vez pierda on un equipo de GANADORES pero

NUNCAvaaganaronunequipodeperdedores" -JohnMaxwell

GraiasamispadresMiguelIgnaioMoralesyDoralbaCorreaporelapoyo

inondiionalqueme brindarondurante eltrasursodemiarrera, eonómia

omoafetiva,amishermanosyamigosquemeapoyaronparasaaradelantela

realizaióndeesteproyeto,yaAnaMaríaAmadoquienmeaompañodurante

todami arrera,laualfue miprinipalpilar paralograrunode losobjetivos

propuestosenmividayesperoeldemuhosmás.

(6)

AGRADECIMIENTOS

Losautoresexpresansusagradeimientosa:

Nelson FernandoVelaso Toledo, Ingeniero en Meatrónia,Doente de la

Universidad Militar Nueva Granada, Diretor de la Opión de grado, por su

olaboraión,seguimientoyasesoríaduranteeldesarrollodelproyeto.

Yalasdemáspersonasquehiieronposiblellevarabuentérminoeste

(7)

Este trabajopresentaeldesarrollodeun sistemade reonstruiónde

am-bientes3D,apartirde laapturaonseutivadeimágenes.El sistemase

om-ponededosmódulos prinipales.El primerorealizalaadquisiióndedatosde

lasdistaniashaiaadaunodelosobjetosqueomponganalambiente,

gene-randounmapa onubedepuntos,que sonproesadasenunambiente virtual;

el usuariopuede manipularlos datos de lanube de puntos para lograrhaer

abiodetexturas,oloresyformatosdevisualizaión.Elsegundomódulotiene

omoobjetivorealizarunenlae de omuniaiónvariable mediante dostipos

deaesoalosdatosomoloespormediodeunareddeárealoal(LAN)opor

mediodeinternet(WAN),entreelhostyelliente,onelndetrasportardatos

osimplementeverlaapturadelainformaiónolareonstruiónompletadel

ambiente deformaremota.

Todo el sistema de reonstruión de ambientes 3D y el enlae de

omu-niaión, van integrados sobre una plataforma móvil terrestre omo modo de

(8)

RESUMEN 10

1. INTRODUCCION 11

1.1. PLANTEAMIENTODELPROBLEMA . . . 11

1.2. OBJETIVOS . . . 12

1.2.1. ObjetivoGeneral . . . 12

1.2.2. ObjetivosEspeios. . . 12

1.3. ESTADO DELARTE . . . 12

2. CONSTRUCCIÓNDIGITAL DE OBJETOS 16 2.1. MODELOS PROPUESTOSDE RECONSTRUCCIÓN. . . 16

2.1.1. NubedePuntos3D . . . 19

2.1.2. ExtraióndeMapasdeProfundidad . . . 22

2.1.3. VisiónEsterosópia . . . 24

2.2. KINECTXBOX . . . 28

3. IMPLEMENTACIÓN 32 3.1. DispositivoMeánio . . . 33

3.2. ConetividaddelSensordeprofundidad(Kinet) . . . 37

3.2.1. Doumentaióndelosformatosdesalidadelainformaión entregadaporeldispositivo . . . 48

3.2.2. Rendimiento . . . 49

3.3. Generaión delanubede puntos yextraión delmapade pro-fundidad . . . 49

3.4. Interfazusuario . . . 53

4. ACCESO AL SISTEMA 56 4.1. Aeso pormediodereddeárealoal(LAN) . . . 56

4.2. Aeso pormediodeInternet(WAN). . . 58

5. PRUEBAS, RESULTADOS 60

(9)

1.1. 110FirstLook . . . 13

1.2. PelianQuadrotorUAV . . . 13

1.3. ATEGroup . . . 14

1.4. DigitalizadoresHandysan3D. . . 14

2.1. Metodosparagenerarmapasdeprofundidad . . . 19

2.2. Automatizaión de lasfases delproesamientode unesaneado láserterrestre(adoptadodeA.Gruen) . . . 20

2.3. Imagendeunanubedepuntossinorganizar. . . 21

2.4. Mapadeprofundidades . . . 22

2.5. Resultadodepointsplatting (izquierda),aeramientoalmismo (dereha) . . . 22

2.6. Parámetrosdeimágenesestéreo . . . 25

2.7. Águloóptio.ImagensaadadelapaginaWebdeI-art oopora-tion.http:://www.i-art.om . . . 26

2.8. Ángulo visual.Imagensaadade lapagina Web deI-art oopo-ration. http:://www.i-art.om . . . 26

2.9. Paralelaje . . . 27

2.10.Esaner3Ddetriangulaión. . . 28

2.11.Como detetaobjetos . . . 28

2.12.Funionalidadesdel Kinet . . . 29

2.13.Rangodevisiónhorizontal. . . 30

2.14.Rangosdevisiónvertial. . . 30

2.15.HardwaredelKinet . . . 31

3.1. Diagramadebloquesdelsistema atual . . . 32

3.2. PlataformamóvilterrestreyRadioontrolFutaba . . . 34

3.3. Elementos delsoporte . . . 34

3.4. EstruturaompletamasKinet . . . 35

3.5. Integraióndeldispositivo . . . 35

3.6. Disposiión delsistema. . . 36

3.7. CompartimientoROUTER . . . 36

3.8. Ensamblenal. . . 37

(10)

3.10. http://www.openni.org/downloadles/openni-binaries/20-latest-unstable . . . 39 3.11.https://github.om/avin2/SensorKinet . . . 40 3.12. http://www.openni.org/downloadles/openni-ompliant-middleware-binaries/33-latest-unstable . . . 40 3.13.avin2-SensorKinet-0124bd2. . . 41 3.14.OpenNI-Bin-Win32-v1.0.0.25.exe . . . 41 3.15.SensorKinet-Win32-5.0.0.exe . . . 41 3.16.NITE-Bin-Win32-v1.3.0.18.exe . . . 42 3.17.0KOIk2JeIBYClPWVnMoRKn5dY4=. . . 42

3.18.Asistenteparahardwareenontrado . . . 43

3.19.Instalarautomatiamenteelsoftware(reomendado) . . . 43

3.20.Instalaión orreta. . . 44

3.21.Error deonguraión . . . 44

3.22.EjemplodelOpenNi . . . 45

3.23.EjemploNITE . . . 46

3.24.Visualizaioniniialoninfrarojo . . . 46

3.25.Controldelreloj(traking) . . . 47

3.26.Trakingteladoymouse . . . 47

3.27.Esenatridimensional . . . 48

3.28.Caraterístiageneraldel mapaRGB-D. . . 49

3.30.RGBdeimágen. . . 50

3.29.Píxel . . . 50

3.31.Profundidad delaimágen . . . 51

3.32.TriangilaiónporDelaunay . . . 53

3.33.InterfazMeshLab . . . 54

3.34.Texturasdiferentes.. . . 54

3.35.Controldelainterfaz. . . 54

4.1. Reddeárealoal(LAN) . . . 57

4.2. Internet . . . 59

5.1. MontajeFinal(Vista ISO). . . 60

5.2. Montajenal(VistaFrontalyTrasera) . . . 61

5.3. RGB . . . 62

5.4. Mapadeprofundidades . . . 62

5.5. Maximosyminimosdeoberturadelaimagen . . . 63

5.6. Mapareontruido. . . 64

5.7. Ambientereonstruido(Pasillo-Laboratorio). . . 65

5.8. Reonstruióndel pasillo . . . 66

(11)

INTRODUCCION

Hoy en día el ser humano neesitade herramientas que le ayuden a

reali-zaratividadesomplementariasasutrabajo,yaseaporsusdiversosnivelesde

omplejidadoporalgúngradodepeligrosidad,queimpidanodiultenlalabor

delas personas; estasherramientasdeben serunomplemento alasdestrezas

humanas,mejorandoasílafuerza,visión,veloidad,preisiónyexatitud.Una

delasherramientasmásutilizadasydesarrolladastenológiamentehoyendía

sonlosrobotsmóviles,quefailitanlaposibilidaddedesplazarsedesdeuniniio

estableido,hastaunameta propuestaparaalgúnpropósito.

Este trabajo muestra el desarrollode un sistema de visión de máquina y

una red omuniaión apaz de reoletarinformaión de las distanias entre

objetosqueomponenunaambienteespeíoonaraterístiasdenidas;esta

reoleióndeinformaiónsehizoonelnderealizarunareonstruión3D

del entorno antes meionado. Este dispositivose instalósobre una plataforma

móvil manejada a ontrol remoto, la ual navega porel entorno permitiendo

queel dispositivorealie latoma de datos para su posteriorproesamiento, y

queelusuarionalpuedatenerunaesoremotoalosdatosparanavegarpor

elentornoreonstruidoen3Dypoderrealizarunaexploraiónsupervisadadel

desplazamientodelaplataforma.

1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

La visiónde máquina esuna herramienta muy importante eindispensable

paralanavegaión,reonoimientoyreonstruióndeambientesenlosuales

el ser humano no puede aeder por diferentes fatores omo el tamaño que

puedellegaraserreduido,odondeesteenriesgolavida;portal motivosele

asignantareasaherramientasomolosonlasplataformasmóviles.

Notodaslas plataformasmóvilesposeenvisión demáquina, esto haeque

(12)

seanlimitadas enfatoresomo loes,elrangovisualdeloperador;aligualno

sepodría haer reonoimientos ni tareas supervisadas a largasdistanias, la

plataformaorreríaelriesgodeolisionaronobstáulosdelambienteoperder

movilidadporfatoresambientalesdiversos.

La visión de máquina permite realizar diversas apliaiones en las uales

sepuede analizar, visualizar y rerear entornos que sean de interés por

algu-na razón, además es posible realizarlabores de navegaión de forma remota,

supervisada y a largas distanias ya que el rango de visión y ontrol no iría

estritamentesujetasalasapaidadesfísiasdelserhumano.

1.2. OBJETIVOS

Losobjetivosseomponendeunogeneralytresespeíos,dondeadaitem

nosdarabases paraalanzarnuestrasmetas.

1.2.1. Objetivo General

Realizarlareonstruión3Ddeunentornoapartirdemapasde

profun-didad,desdeuna plataformamóvilterrestreteledirigida.

1.2.2. Objetivos Espeios

Integrarsobreunaplataformamóvilterrestreundispositivoquerealiela

adquisiióndelosmapasdeprofundidaddelentorno.

Estableeruna arquitetura dered de omuniaiónoine desdela

pla-taformamóvilterrestrehastalaestaiónremota.

Implementaralgoritmosdereonstruióndelentorno3Dparalaestaión

remotaquepermitarealizarelproesamientodeimágenesparalosmapas

deprofundidad.

1.3. ESTADO DEL ARTE

Enlaatualidadsehandesarrolladodiversosproyetosenlosqueinterviene

la visión de maquina diretamente en el funionamiento de los mismos, que

nosolofailitansusdestrezas sinoquetambién ayudan aadquiririnformaión

adiionalparaunposterioranálisis.

Entreellosseenuentralaompañíamultinaional iRobot,laualseha

es-peializado enlaonstruiónderobotsterrestresmilitares,en elasodel 110

(13)

Figura1.1:110FirstLook

Este dispositivoseasemeja alsistema desarrolladoyaquelaplataformade

iRobot uenta onunembebidointerno, elualposeunsistema de

omunia-iondealtaveloidad,onunrangodemaniobrabilidadde5a10km.

Se enontró por otra parte un sistema de tránsito aéreo desarrollado en

un aeropuerto el ual viaja largas trayetorias rereando fatores iniertos y

aleatoriosen laspistasdevuelo;estesistema llamadoPelian QuadrotorUAV

[1.2℄,uantaonunsistemadevisióngeneradaporelsensorKinetimplantado

ensuarquiteturaprinipal.

Figura1.2:PelianQuadrotorUAV

Este dispositivo generamapas de profundidad basandose en el metodo de

puntos,onube,debidoaquerereaapartirdeestoselambienteenelualesta

inmersoelQuadrotor;loualloasemejaaunnivelbasioaldesarrollo

propues-toparalareonstruion3Ddel entorno,peroonlalimitantedelaveloidad

detrasfereniadelainformaion.

ATE Group ha reado unos dispositivos de reonstruión tridimensional

(14)

Figura1.3:ATEGroup

Eneláreaautomotrizsehanenargadodeladigitalizaión,diseñoy

mode-lado2Dy3D,paralareopilaiónyelseguimientodemodiaionesefetuadas

aunprototipo;preparaióndedatosparaanálisisdefatigaysimulaióndigital.

Otraáreadeapliaióndeestosdispositivosesenlaaeroespaialapliando

laingenieríainversadeturbinasdegas,ompartimientosdemotor,ubiertasde

meanismosyabinasdemando,lasualesnorequieresunmodelo3Dprevioa

losdiseños,loualredueostosyreaversiones,modiaionesyapliaiones

aesala.

En eláreaarqueologiaselograladigitalizaión3Daolorsinontatode

fósilesoartefatosenelsitio,onnesdereonstituiónyreonstruión.Todo

loanteriorgeneraprodutosdeonsumoalpúblio,yaseaparaatualizaiónde

diseñooreopilaióndeinformaiónpormediodelosDigitalizadoresHandysan

3D,omoloeselUNISCAN[3℄elualfuedesarrolladoparaapliaionesbásias,

elREVSCAN[4℄readopararealizartareasdeingenieríainversa,elEXASCAN

[5℄on nes de alta preisióny deniión para tareas de inspeión, el

VIUS-CAN [6℄ para la digitalizaión de reproduión de olores, el MAXSCAN [7℄

desarrolladoparalareonstruióndepartesgrandesyelERGOSCAN[8℄para

(15)

El sitema propuesto en este doumento ya omerializado llega a ser un

modeloa igualar, primeroporla veloidad de trasfereniayel proesamiento

delainformaionapturadaporeldispositivo,segundoporelgradodedetalle

onelqueeldispositivoreonstruyelainformaionsuministradaporelambiente

inferioralmilimetroenpreisionyexatitud,yporultimoelpost-proesamiento

(16)

CONSTRUCCIÓN DIGITAL

DE OBJETOS

Estaseiónreúneeldesarrollodemétodoshehoshastaelmomento,dando

unabrevereseñade posiblesformasde manipulaiónde datospara la

reons-truiónenelámbitodeprogramaión;yporotroladosepresentanlas

ara-terístiasdeldispositivodeadquisiióndeimágenes(Kinet)onsufuniónde

obtenióndedatosrudos.

Lareonstruióndigitaleselproesodereproduióndeobjetos realesen

unomputador, manteniendoaraterístias físias omo loson las

dimensio-nes,el volumen y laforma,de losobjetos queomponen alambiente.Anivel

naionaleinternaionaleldesarrolloenlasténiasdemalladoyreonstruión

sebasaen obtenerun algoritmoapazde elaboraruna onexiónde auerdoa

unonjunto depuntosgenerandodiversoselementosonformasgeométrias.

La eaia de los métodos utilizados delimita la alidad nal de la

ons-truión.Sisereaungrupodepuntosuyarepresentaiónsegeneranapartir

dedatoserróneosonodenidos,existiráuna inongruenianaldepuntosen

el mallado que no umplan on las ondiiones adeuadas que representen la

superiedelobjeto.

2.1. MODELOS PROPUESTOS DE

RECONS-TRUCCIÓN

Existen múltiples propuestasenla literaturadel proesodereonstruión

deobjetos [9-17℄,enlasualessedeneunonjuntodeetapasbasadasen

té-niasdevisiónomputaional.

(17)

utilizaténiasdeorrespondeniadeimágenes,segmentaióndeobjeto,

inter-polaiónytriangulaiónparaobtenerelmapadensidaddepuntos.Estesistema

tieneomoentradaseueniadeparesdeimágenesestereosópiaysalida

mo-delodesuperie.Elsistemasedivideentresmódulos:sensordeproesamiento,

proesamientodepardeimagen,proesamientodeseueniabasadaenmodelo.

M.Pollefeys[15℄,presentaunproesodereonstruión,queonsisteen

eta-pas bien denidas. La entrada es una seuenia de imágenes y la salida del

proesoesunmodelodelasuperie.Lasetapassonlassiguientes:relaiónde

imágenes, estrutura y reuperaión de movimiento, orrespondenia densa y

onstruióndemodelo.

Otrapropuesta laentrega Remondino[16℄.Desribeunsistema de

reons-truiónonlassiguientesetapas:adquisiiónyanálisisdeseueniade

imáge-nes,alibraiónyorientaióndelasimágenes,proesodemathingyla

genera-ióndepuntosymodelado.

Lasfasesdel sistema dereonstruión propuesto utilizanmétodos

onoi-dosenlaliteraturapara adauna delasfasesen eldesarrollodelproeso.La

alibraiónesunproesouyoobjetivoesdeterminarlamatriz de alibraión

ompuestaporlosparámetrosintrínseos;paradeterminarestosvaloresse

uti-lizóelmétododeZhang[18℄:laténiarequieresólounaámaraparaobservar

unpatrónplanomostrandopoas(almenosdos)diferentesorientaiones.Este

método fue seleionadopor su simplezay sus buenos resultados omparados

onotrosmétodosdealibraióndeámara[20℄.

Puntosdeinteréssimplementesigniaualquierpunto enlaimagenpara

laualambialamagnitudde laintensidad;onvenionalmentelasesquinas

tales omo L-esquinas, T-uniones oY-uniones satisfaen estas araterístias,

tambiénlospuntosnegrosenfondosblanos[21℄.Ladeteióndepuntos

ara-terístiosodeinterésesfundamentalparaelproesodereonstruión,debidoa

quedeellodependefuertementelaantidaddepuntosquedeterminanelobjeto.

ElmétododeHarris[22℄basadoenintensidadesentregamejoresresultados

[21℄,dondelosparámetrosquevaríanparalaeleiónsoneloperadorgradiente

ylamedida de ondenia.Laimplementaiónde Harris[22℄ utilizóel

opera-dordePrewitt2ymedida deondeniade Noble[33℄.Laorrespondeniade

puntos esuna delasetapasdondeseentramayoratenióndeestudiodebido

asuomplejidadyalaimportaniaenelresultadonaldelaapliaión.En la

literaturasedesribendos tipos de orrespondenia pororrelaión[26, 33℄ y

por rasgos[34℄.

Laorrespondeniadepuntosaraterístiosesrealizadapororrelaiónen

(18)

Lareonstruióndepuntospermitedeterminarlaprofundidadapartirde

unpardepuntosorrespondientesutilizandotriangulaión[33-36℄;la

ompleji-dadradiaenlainformaiónqueseposeadelsistemareferidoalosparámetros

intrínseosde ámara (K) y losparámetros extrínseos (R, T)entre pares de

vistas. La fatorizaión [30, 31℄ esun proeso que permite determinarR y T

apartir de la matriz esenial. El método de Tsai[30℄ permite determinar los

parámetrosdemovimientoentreelpardevistasyminimizarelerroruadrátio

que optimiza losvalores resultantes. Con los parámetrospodemos alular la

profundidadrelativautilizandoelmétododeWeng[31℄.

La formaióndela superie reatriángulos onlospuntos formandouna

malla,utilizandoelmétododeDelaunay[32℄,alualseapliaoptimizaiónde

lostriángulos, eliminando los triángulos que no forman parte del objeto. Los

puntos reonstruidosdeada pardevistas sonunidos mediante puntos

omu-nes entre las vistas suesivasutilizando ambio de referenia [33℄.El objetivo

esproponer unsistema de reonstruión de objeto 3D desdeun onjunto de

imágenes. A partir de un objeto se aptura una seuenia de vistas suesivas

dedistintos ángulosdevisión, adaunade lasualesrepresentauna partedel

objeto en elmaro de referenia imagen2D. El onjunto de vistas seutilizan

paragenerarelorrespondientemodelopoliedro querepresentaalobjeto.

Parapoderrealizarlaonstruióntridimensional,seneesitaasemejar un

dispositivoalavista humana, estoquieredeirqueesneesariotener dos

dis-positivosdeadquisiióndeimágenesparalogrardeestaformaobtener

profun-didades.

Nuestroerebroproesalasdifereniasentreambasimágenesylasinterpreta

deformaqueperibimoslasensaiónde profundidad,lejaníaoeraníade los

objetos quenosrodean.Este proesosedenominaestereopsis.Ladistania

in-terpupilarmáshabitualesde65mm,peropuedevariardesdelos45alos75mm.

En laestereopsisintervienen diversosmeanismos.Cuandoobservamos

ob-jetos muy lejanos, losejes óptios de nuestrosojos sonparalelos. Cuando

ob-servamosunobjetoerano,nuestrosojosgiran paraquelosejesóptiosestén

alineadossobreél,esdeir,onvergen.Asuvezseproduelaaomodaióno

en-foqueparavernítidamenteelobjeto.Esteproesoonjuntosellamafusión[37℄.

En la reonstruión de ambientes 3D, se manejan varias ténias para el

tratamiento de la informaión suministrada por el sensor, estas ténias nos

permiten modiar losdatos, lograndode estamanera darformas, texturasy

(19)

Figura2.1: Metodosparagenerarmapasdeprofundidad

2.1.1. Nube de Puntos 3D

Lanubedepuntosesungrupodepuntosdentrodeunsistemade

oordena-dastridimensional.Estospuntosseidentiannormalmenteomooordenadas

X,Y,yZysonrepresentaionesdelasuperieexternadealgúnobjeto.

Lasnubesdepuntossereanhabitualmenteonunsistemadeesánerláser

tridimensional. Este sistema mide de forma autónoma una gran antidad de

puntosenlasuperiedeunobjeto,ygeneraunarhivodedatosonunanube

depuntos.

Lasnubesdepuntostienenvariadasapliaiones,entrelasqueseinluyenla

obtenióndemodelostridimensionalesenCADdepiezasfabriadas,la

inspe-ióndealidadenmetrología,ymuhasotrasenelámbitodelavisualizaión,

animaiónytexturizaión.

Aunque las nubes de puntos se pueden revisar y texturizar diretamente

[40℄,normalmentenoseutilizandeestaformaenlamayoríadelasapliaiones

tridimensionales,yaqueseonviertenenmallasdepolígonosoenmallas

trian-gularesirregulares,modelosNURBS, omodelosde CAD medianteun proeso

denominadoreonstruióndesuperies.

Hay varias ténias para onvertir una nube de puntos en una superie

tridimensional. Algunos proedimientos omo la triangulaión Delaunay o las

formasalfaonstruyenunareddetriángulosapartirdelosvértiesdelanube

(20)

ubes.[41℄

Proesamientode nubesde puntos3D

El proesamiento deuna nubedepuntos quieredeirlatransformaiónde

lanube de puntos ruda registrada en unresultado nal. Este resultado nal

puede aoger varios formatos: nube de puntos limpiada, planos 2D estándar

(planos,elevaiones,seionestransversales...),modelos3D totalmente

textu-rizadosparaanimaionesynavegaión.

Losreadoresdeesáneresmuestranvideosimpresionantesdenubesde

pun-tosquesetransformanenmodelostexturizadosenmenosdeunsegundo.Este

proesoesmuhomáslargoenlarealidadylamayoríadelasveesmanual.En

lagura de abajo (Fig. 2.2), se muestra una visión de lasdiferentes fasesdel

proesamientodelesaneadoláserysu gradodeautomatizaión.

Figura2.2:Automatizaióndelasfasesdelproesamientodeunesaneadoláser

terrestre(adoptadodeA.Gruen)

El proesamientode una nubedepuntos3D, sepuede dividiren dos

ate-gorías.Losresultadosnales,quesonaquellasoordenadasentresdimensiones

delaposiión deadaelemento, sepueden extraerdiretamente delanubede

puntossinmásproesamiento,oreandoprimerounmodelo3Ddelasuperie

apartirdelanubedepuntosyextrayendolosresultadosdeestemodelo.Qué

métodoseeligedependerádelosresultadospedidos.Porejemplo,uandosólose

pidenunnúmerolimitadodeseionestransversales,esmejorextraerlas

direta-mentedelanubedepuntos.Sinembargo,uandoseneesitaunmayornúmero

de seiones(más de 50), el segundo método es más eiente porque hay

he-rramientasautomátiasparagenerarmúltiplesseionesapartirdeunmodelo

(21)

Representaiones de lasnubesde puntos

Elresultadodeunaapturadeunesáneresunagranantidaddepuntosen

elespaio,adaunoteniendounasoordenadasX,Y,Z(Fig.2.3)y,normalmente,

unvalor de reetividad. Algunos esáneres proporionan inlusoinformaión

delolorenformadevaloresRGB(rojo, verdeyazul).

La nube de puntos sepuede representar dibujando todos los puntos en la

pantalla, pero esto onlleva una impresión aótia y el usuario puede tener

diultades para reonoer las estruturasen la nube. Cuando ada punto se

muestraonsu valordereetividadoolor,elonjuntodetodalaestrutura

seentiendemejor.[42℄

Figura2.3:Imagendeunanubedepuntossinorganizar

Como la mayoría de esáneres tomanuna esena en lasy olumnas, una

manera de representar una nube de puntos de una forma muy simple es on

un mapa de profundidades. Un mapa de profundidades es una estrutura en

forma de matriz (2D) en la que ada píxel representa la distania del punto

3D alesáneren forma de unvalor de gris(Fig. 2.4). Debido aque este tipo

derepresentaióninorporainformaióndel entornodeadapunto,esdegran

(22)

Figura2.4: Mapadeprofundidades

Utilizando omplejos algoritmos de modelizaión (triangulaión), los

pun-tos veinos sepueden onetar para formar superies. Esto proporionauna

representaiónmáseranaalarealidadporque lasestruturassuperiales o

modelos no son transparentes y, por tanto, los puntos que quedan detrás de

otrosnopueden ser vistos. Calulandola direiónnormal dela superie, se

puedenutilizarsombrasartiialesparaenfatizardetallesdelasuperie.

Comolageneraióndemodelos,espeialmenteapartirdenubesdepuntos

no organizadas, esompleja y puede tomar un tiempo onsiderable, ha

habi-dointentosde enontrar alternativaspara onseguir másrápidamente una

re-presentaión aproximadade lanube sólo para visualizarlay analizarla.Como

resultado,selanzó laideade pointsplatting,que generansurfels (SURfae

ELements),pequeñoselementosdesuperieparaadapuntodelanubereada

apartirdelosdatosrudosdelesánerláser(Fig.2.5).Cadasurfelse

represen-tamedianteunpequeñaformaprimitivadesuperie(írulo,elipse...)en3D

queheredalanormaldelasuperiequeformaonsusveinos.Éstoresultaen

unarepresentaióndelasuperiemuyrápida.[42℄

Figura 2.5: Resultado de point splatting (izquierda), aeramiento al mismo

(dereha)

2.1.2. Extraión de Mapas de Profundidad

(23)

segúnelsensorempleado.Segúnsuprinipiodefunionamientoesposible

dife-reniardosfamiliasdesensores:

Aquellosqueproporionan diretamenteuna medida deladistania ala

superie del objeto. Los dispositivos empleados son elementos ativos,

ompuestosporunemisoryunreeptordeundeterminadotipodeseñal.

Su prinipio de funionamiento onsiste en medir el retardo onque se

reibeuna señalemitidaporelsensor tras reejarseenlos objetos de la

esena.Aestafamiliaperteneenlossensoresderangoláser,por

ultraso-nidos,radar,sonar,et.

Laventajadenitivade estetipode sensoreses laobtenión diretadel

mapadedistaniasqueseparaalobservador(sensor)deadapuntodela

esena.En su ontra sepueden menionarsu altopreio, su poa

versa-tilidad y ladesigualalidaddelosresultados obtenidos dependiendo del

sensorempleadoylasaraterístiasdelaesenaaobservar.

Laalternativaalasmedidas proporionadasporlossensoresde rangola

onstituyeladeterminaiónindiretadedistanias.Estosmétodosparten

de lainformaión proporionadaporuna ovarias imágenes dela esena

sujetaa estudio.En este asoel sensor usadosueleser unaámara

sen-sible auna regióndel espetroeletromagnétio,habitualmente el rango

visible.

En esteasoelinonveniente delaobtenión indireta delmapade

pro-fundidadesquedapaliadoporelrelativobajoosteylaversatilidaddelos

sensoresempleados.

Centrándonos en esta segundaposibilidad,determinaión indireta de

distan-ias,elnúmerodeimágenes,lasaraterístiasaobservaryelresultadoobtenido

danlugaraunamultipliidaddeténias.

Lasténiasbasadasenluz estruturadaempleanladeformaiónquesufre

unpatrónluminoso de araterístiasonoidasalproyetarsesobre laesena

estudiada.Existenmétodosquepartendeunasolaimagen,aunquenormalmente

sesuelenonsiderarvariasimágenestomadasondistintos patronesonoidos.

Estasténiasusanomoelementosensorunaámara,porlotantolaobtenión

demedidasesindireta,aunquerequierendeunpatróndeiluminaiónonoido.

El siguiente grupode téniassonlasdenominadas"Forma apartirde 'X'

"enlas que seestudia laapariión de laaraterístia 'X'. Al igual que enel

grupoanteriorexistenténiasbasadasenelestudiodeunasolaimagen,

prin-ipalmente enladeterminaión deForma apartirdesombreado,aunqueomo

normageneralsereurrealestudiodegruposdeimágenessobrelosquesemide

la variaiónde una determinadaaraterístia. Además del sombreado de las

imágenes, otras araterístias objeto de interés de este tipo de ténias son

(24)

ámara-Porúltimo,lasténiasdevisiónestereosópianeesitanalmenosdos

imá-genes. Se basan en el estableimiento de orrespondenias entre la situaión

sobredistintas imágenesdelaproyeióndeunonjunto determinadode

pun-tosdelaesena.Apartirdeestasorrespondeniasseobtienenportriangulaión

lasmedidasobservador-esena.Elproblemaenestetipodemétodosesel

esta-bleimientodeunorretoemparejamiento deestasproyeiones.

Es en este último grupo de ténias en el que se ha entrado el trabajo

desarrolladoporonsiderarloelmásadeuadoalproblemaonretoaresolver:

reonstruiónvolumétriadeunaesenaapartirdelasdistintasvistasquede

éstaseobtienensituandounaámaraendistintasposiionesdesuentorno.[43℄

2.1.3. Visión Esterosópia

Ladeterminaióndedistaniasmedianteemparejamientodevistas

estereos-ópias ha sido una de las áreas de investigaión más ativas en visión por

omputador.Sehanpropuestomultituddealgoritmosqueabordanelproblema

según distintos enfoques y on distintas suposiiones sobre las araterístias

dela esenaaexplorar. El objetivode estaseión espresentar unpanorama

deonjunto de lasténiasutilizadas envisión estéreo. Para ello se

establee-ránunaserie deriterioslásiosdelasiaiónysedesribiránsomeramente

algunosdelosalgoritmosquemásaeptaiónhantenidoyenlosqueseha

ba-sadoeltrabajorealizado.Revisionesexhaustivasdealgoritmoslásiospueden

enontrarseenlosartíulosdeBarnard[44℄,Dhond[45℄yBrown[46℄.

Unaprimeralasiaiónpuede realizarseteniendoenuenta elnúmerode

puntossobrelosqueseestableenorrespondenias.Atendiendoaesteriterio,

esposiblehaerunaprimeradistiniónentremétodosbasadosenidentiaión

dearaterístiasymétodosbasadosenemparejamientodeáreas.

Losprimerosrealizanunaextraióndearaterístiasdealtonivelenada

unadelasimágenesanalizadas.Posteriormenteseintentaestableer un

empa-rejamiento entre los onjuntos de araterístiaspresentes en ada una de las

imágenes. Lossegundos,porel ontrario,trabajan ontoda laimagen,

inten-tandoenontrarzonasdemáximasimilitud segúnunamétriaseleionada.

La neesidad deeliminar falsos emparejamientos y labúsqueda de

algorit-mosmásrobustosyestableshapropiiadoeldesarrollodemétodosenlosque

elnúmero de imágenesempleadas esmayorde dos, siendo habitualenontrar

trabajosqueusanlainformaiónproporionadaportresimágenes. Algunosde

ellos usan los datos proporionados por la terera imagen simplemente para

orroborar los resultados obtenidos on los datos proporionados por las dos

(25)

Unampodeinvestigaiónrelaionadoonlavisiónestéreoeseldela

geome-tríaepipolar,quepermitereduirelespaiodebúsquedadedosaunadimensión,

ylallamadaalibraiónepipolaroalibraióndébil.Conestaténiaesposible

obtenerreonstruionesdelaesenasinlaneesidaddeonoer

explíitamen-telosparámetrosintrínseosoextrínseosdeadaunadelasámarasutilizadas.

Imagen Estereosópia

Laimagenestereosópiaesllamadadeestaformayaqueexisteunafusión

delaimagendelaámaraderehaonlaimagendelaámaraizquierda,ada

unodeloselementosqueomponenlaimagenestéreoreibeelnombredeampo.

En lasiguiente gura(2.6)sepuede observarlosparámetrosde las

imáge-nes estéreo, en donde (DIO) hae referenia a ladistania intraoular, (d) es

ladistania al entro deproyeión, (Paralax) que esel paralelajeentre ada

imagen formada por ada ámara y depende de los fatoresanteriores y por

ultimo(HIT)quehaerefereniaalatraslaiónhorizontaldelaimagen.

Figura2.6:Parámetrosdeimágenesestéreo

Como se ve en la gura (2.7), el objeto 1 esta más era de las amaras

que el objeto 2, esto debido a que el ángulo

θ

1 es mayorque el ángulo

θ

2, a estosángulosselesonoeomoángulosóptios.Elánguloóptioestaformado

por elobjetoalqueestamosobservandoylasdosámarasizquierdaydereha.

(26)

Figura2.7:Águloóptio.ImagensaadadelapaginaWebdeI-artooporation.

http:://www.i-art.om

Delamisma formaseonoe enfísiaelonepto deángulovisual, elual

hae referenia al ángulo que se forma entre la parte superior e inferior del

objeto yuno denuestrasámaras.Conlaayudadeesteángulo seesapazde

distinguir si un objeto es más grande que otro. Tal y omo se observa en la

guradeabajo(2.8), elángulo

θ

1es menorque

θ

2,asíque podemos onluir fáilmentequeelobjeto 1esmáspequeñoqueelobjeto2.

Figura2.8:Ángulovisual.ImagensaadadelapaginaWebdeI-artooporation.

http:://www.i-art.om

Elparalelajeoparalaxesladistaniaentrelasdosproyeionesdeunpunto

en el plano de proyeión, esto onlleva que exista una disparidad entre las

(27)

intraoularentrelasámaras,hayquetenerenuentaqueentremásDIO,habrá

masparalax.

Figura2.9:Paralelaje

Triangulaión

Elesaner3ddetriangulaiónesunesanerativoqueusalaluzlaserpara

examinarelobjeto.En esteasoelbrillo dellaserenelobjetoseexamina

me-dianteunaamarafotográaparadeterminarsuposiión.Dependiendode lo

lejanoestéel punto del objeto en quebrilla ellaser, inidiráen diversossitios

delampovisualdelaámara.

Esta tenología se llama de triangulaión porque el punto donde brilla el

laser,elemisorlaserylaámaraformanuntriangulo. Deestetriangulo

ono-emos el lado que une la ámara on el emisorláser, el ángulo de la esquina

delemisorlásertambién esonoido,yelángulodelaesquinadelaámarase

puededeterminar examinandolaloalizaión del punto en elampovisualde

laámara.Asíonestostresvaloresseobtienelaformaytamañodeltriángulo

formado y se determina la posiión tridimensional de ada punto del objeto.

En la mayoría de losasos, en lugar de analizar unsolo punto, se analiza un

segmento,onloqueseaeleraelproesodeaptura.

Conrespetoalosesaneres de tiempode vuelo,losesaneres de

triangu-laión sonmás preisos(del ordende 10 mirometros),pero tienenun ampo

de aión de unos uantos metros; mientras que los de tiempo de vuelo

pue-denoperarenradiosdeaióndehastakilómetrosonpreisionesdelordende

(28)

Figura2.10:Esaner3Ddetriangulaión

2.2. KINECT XBOX

Existen diversos sensoresapaes de medir profundidades mediante

senso-res,unodeestoseseldispositivoKinetdelXBOX 360elualuentaonuna

ámaraRGB,unsensordeprofundidad,unmirófonomulti-arrayyun

proe-sadorpersonalizadoqueejeutaelsoftwarepatentado,queproporionaaptura

demovimientodetodoeluerpoen3D,reonoimientofaialyapaidadesde

reonoimientodevoz[38℄.

El sensor deKinet reproduevideo auna freueniade 30 Hz,en olores

RGB32-bityresoluiónVGAde640Ö480pixels,elanaldevideomonoromo

esde 16-bit, resoluión QVGA de 320Ö240pixels onhasta 65,536niveles de

sensibilidad.El límitedelrangovisualdelsensordeKinetestáentre1.2y3.5

metrosdedistania,onunángulodevistade57°horizontalmenteyunángulo

de43°vertialmente,mientrasqueelpivotepuedeorientarsehaiaarribao

aba-jo ampliandohasta 27°. El array del mirófonotiene uatroápsulas,y opera

(29)

Como se observa en la gura 2.11 se logra identiar el esquema de

fun-ionamiento básiodel sensorkinet,en 1unfoode luzinfrarrojailumina al

objeto quereejalaluzdelsensor,en2elsensordelhipalulaladistaniaa

partirdel tiempode saliday llegadadelaluz,en adapixel, en3unsoftware

deimagen basado enun mapade profundidad peribee identia losobjetos

entiemporealyporúltimoen4eldispositivonalreaionaalaseñal.

ElKinetfuereadoenprinipioomoomplementoalXbox,uyaprinipal

funiónesonvertiraluerpoenontrolesdejuegoenestaonsola,apturando

losmovimientos del uerpo,abeza, pies,aray voz, losualesremplazanpor

ompletolosontrolesonvenionales detelas.Funionapormediode

senso-res,ámarasymirófonosdeavanzadatenologíapatentadosporsuompañía

readoraMirosoft.

EldispositivoKinetfueonguradaposteriormenteporalgunos

desarrolla-doresquedeidierondarlemayoresapliaiones,ofreiendoalpúbliounaserie

de libreríaspara ontrolarparialmente eldispositivo,y brindarle almerado

unaampliavariedaddeapliaiones;todoloanteriordapieaintegrarloal

pro-yeto,yaqueuentaonlentesdeolorysensaióndeprofundidad;loualse

ajustaalaneesidaddereonstruirambientesvirtualmente.

Figura2.12:FunionalidadesdelKinet

Éstetambiénuentaonunampodevisiónhorizontalde57gradosy

ver-tialde43gradoslosualesseadaptan alaplataformamóvilterrestre,yaque

omo se muestra en la gura(2.11-2.12), ubre on el rango de visión

desea-do para apturar la informaión del ambiente plano en el ual la plataforma

tienelaposibilidaddereorrersinproblemas;yporúltimo yunadelas

(30)

Figura2.13:Rangodevisiónhorizontal

Figura2.14:Rangosdevisiónvertial

Porotraparteestedispositivoposeeunujodedatosóptimode640x480a

32bitsdeolora30fpselualnosaseguraunaabilidadenlosdatosadquiridos.

Como se puede apreiaren la gura2.13, las araterístiasde hardware son

(31)

Figura2.15:HardwaredelKinet

Elsensoratúaomounsonar,laoperaiónnoesteoriamenteompliada,

si seonoe el tiempode ada salida y llegada de laluz tras reejarse en un

objeto,sabiendolaveloidadabsolutadelaluz,sepuedetenerladistaniaala

ualseenuentraeseobjeto.Enunamplioampovisualonobjetos,laámara

Kinettratadereonoeraquédistaniaestánlosobjetos,distinguiendoel

mo-vimientoentiemporeal.Kinetpuedellegaradistinguirlaprofundidaddeada

objetoondifereniasde1entimetroysualturayanhuraondifereniasde3

milimetros.ElhardwaredeKinetestáompuestoporlaámarayelproyetor

deluzinfrarroja,añadidoalrmwareyaunproesadorqueutilizaalgoritmos

paraproesarlasimágenestridimensionales.

El proesadores apazde interpretar losmovimientos que se registranen

losobjetos apturadosporlaámaradeKinet eneventosonsigniadoque

apareenen pantalla. Losmovimientos busadosporel algoritmoson

ontex-tualizados.

Para profundizar y reopilar más informaión de sensor Kinet, por favor

(32)

IMPLEMENTACIÓN

En esteapítulo sepresentaladistribuión deldesarrollodeeste proyeto.

Seespeiaadaunodelosproesosimplementados,talesomola

programa-ióndel dispositivo,análisismeánioydesoftware,ylaomuniaiónparael

transporteymanipulaión delainformaiónqueproesaeldispositivo,dando

omoresultadonallainorporaióndeunsistemadevisión3Dqueamplíalas

apaidadesde navegaión de laplataforma móvil terrestre que seelige omo

apliaionnal.

Figura3.1: Diagramadebloquesdelsistema atual

A ontinuaión seexpliaran ada una de las partes que intervienen en el

sistema,dandodeestaformaunaideadeloquesevaadesarrollarenadauna

delastartes.

DispositivoMeánio-Modiaiondelaplataforma:Ubiaiónestratégia

deldispositivosobrelaplataformabusandoobtenerlamejorpanorámia

visualdelentorno;estoimpliaqueningunapartedelaplataformamóvil

puede interferirdentro del rangovisual del dispositivo, yaque esto rea

formasysuperies inexistentesdentrodelentorno.

Sensordeprofundidad Kinet: Seobtienenlasdistaniasneesariaspara

generar las profundidades a partir de la emisión invisible de un láser,

(33)

distania,elualestáprogramadoenbase aunonjunto delibrerías,las

ualesfailitanlamanipulaión ytrasformaióndelosdatosobtenidos.

Generaióndelanubedepuntos:Losdatosalmaenadosson

transforma-dospormediodelaprogramaióngeneradaenunompiladordelenguaje

de máquina, en el ual se logra obtener una seuenia de imágenes on

puntos enomúnquereopiladasseunenparaformarelambiente.

Interfaz usuario: El usuario uenta on una apliaión en la ual puede

navegarlibrementeporelespaioreonstruido,teniendolaposibilidadde

medirobjetosydistanias,ongranpreisiónrealizandoun

reonoimien-todelespaioreorridoporlaplataforma.

3.1. Dispositivo Meánio

Seutilizólaplataformamóvilterrestre,vergura3.2,onstruidaomo

pro-yetodegradoenlaUniversidadMilitarNuevaGranadaporJuanCamilo

Her-nándezenelaño2009[39℄.

Esta plataforma móvil terrestre posee araterístiasomo la traiónpor

orugas,aligual,esteleoperadomedianteunradioontrol.

Tiene unespaio para argasde 40m X 50m X 20m, esto onel nde

embararla eletróniayfuentes de energíaneesariasparael funionamiento

delrobot,yespaiosuienteparaeldesarrollodefuturasapliaionesonesta

plataforma.

Laplataforma estádiseñadapara sortearobstáulosnosuperioresalos15

mdealtura,porestarazónposeeunasorugasde72mdelargoyonuna

inli-naiónde142°;elsistemadeorugasonstade14ruedas(7pororuga),5rodillos

sobrelosquesedeslizalaorreaydospoleas(unaondutorayotraonduida).

ÉstaplataformaseontrolamedianteunradioontrolFutaba,elualuenta

onseisanalesparaservomotores,típiamenteesteradioontrolesmuyusado

enaeromodelismo,arroset.Esteontrolapliaparaesteproyetobásiamente

por ladistania quepuede alanzar,debido queseesperatener tele operaión

enunrangodeunkilometro.Laadquisiióndedatosdeesteontrolonsisteen

poderodiarelanhodepulsoqueentregaelreeptor,elreeptorproporiona

untrendepulsosaunafreueniade60Hz,adaanhodepulsotieneunrango

deunmilisegundo,siendounmilisegundoelvalordeanhodepulsoensuvalor

mínimoydosmilisegundosenelvalormáximo,tambiénhayquetenerenuenta

elvalorpiodevoltajequeentregaelreeptorqueesdetresvoltios,estevalor

permite haer una onexióndireta onel miroontroladorsin neesidad de

(34)

Figura3.2:PlataformamóvilterrestreyRadioontrolFutaba

Integraión del dispositivo a la plataforma

Para lograr el aople ideal entre la plataforma y el dispositivo de visión 3D,

esneesarioidentiar lasdistanias enlasquelavisióneste totalmente libre,

estoquieredeir queninguna parte de laplataformapuede quedardentro del

rangovisualdeldispositivo;sidentrodelrangovisualdelsensorapareealguna

partedelaplataforma,estoreasuperiesonstanteseinexistentesdentrode

larereaióndelambiente.

Al igual,sehizoneesariorear,diseñareimplementar unaestrutura

sen-illapara soportarel Kinet y lograrajustar laaltura ydistania ideal en la

plataformamóvil terrestre; paraello sediseñóel soporteque onstade los

(35)

Figura3.4:EstruturaompletamasKinet

Paranoafetarelrendimiento meánioydepoteniadelaplataformaya

existente, fue neesario implementar el soporte on materiales ligeros que no

aumentensigniativamenteelpesodelaplataforma,losmaterialesestán

om-puestos de polímeros ligeros omo lo son el PVC, Poliarbonato y aluminio,

estosmaterialessonresistentes yalavezmuyligeros.

Figura3.5: Integraióndeldispositivo

Yaon estaestrutura implementada, el Kinet seenuentra auna altura

(36)

unapanorámiaenlaquenointeratúaninguna partedelaplataformamóvil.

Figura3.6:Disposiióndelsistema

También se reó un ompartimiento en arílio, que va sujeto en la parte

traseradel espaio paraargas de laplataforma móvil, este soporte está

dise-ñado para sujetar exteriormente al router D-LINK DIR-600 enargado de la

omuniaióndeldispositivo.

Figura3.7:CompartimientoROUTER

(37)

plata-Figura3.8:Ensamblenal.

Losplanosdetodosestosdiseñossepueden enontrarenelANEXO2.

3.2. Conetividad del Sensor deprofundidad

(Ki-net)

ElsensorKinetesunaámaraquereonstruyeen3Dlaesenaqueobserva.

Es undispositivo quereó Mirosoftpara su onsola de videojuegosXbox. A

pesar de serunaparato omerialdiversasomunidades de desarrolladoresde

softwarerearondriversopensoure hakeandoesta ámarapara poder

utili-zarlaonualquiersistemaoperativo(MaOSX,LinuxoWindows).

LalibreríaOpenNI,permiteomuniarseonlossensoresdeaudio,videoy

sensordeprofundidad deKinet, mientrasque proporionaunaAPIquesirve

depuente entre elhardwaredelequipo,NITE Middlewareylasapliaionese

interfaesdelS.O.Laideaesfailitareldesarrollodeapliaionesquefunionen

(38)

Figura3.9:LibreriaOpenNi

Atualmente OpenNI permite laaptura demovimiento en tiemporeal, el

reonoimiento de gestos onlas manos, el uso de omandos de voz y utiliza

unanalizadordeesenaquedetetaydistinguelasgurasenprimerplanodel

fondo.

Windows XP / Windows 7

En WindowsXP yWindows7elKinet seinstaladeigualforma.

1. Sedesarganlossiguientesarhivos:

Nota:todalainstalaiónserealizóonlasúltimasversiones(inestables),

sinembargo,lainstalaiónserealizadeigualformaparaversionesestables.

Esimportantequesiseesogeinstalarlaversiónestable,lostresarhivos

deben tener la versiónestable. Análogamente para la versión inestable.

En teoría se pueden haer ombinaiones, sin embargo, es muy posible

quenalizadalainstalaión,elKinetnofunione.

OpenNI:

(39)

Figura 3.10:

http://www.openni.org/downloadles/openni-binaries/20-latest-unstable

(40)

Figura3.11:https://github.om/avin2/SensorKinet

NITE:http://www.openni.org/downloadles/openni-ompliant-middleware-binaries/33-latest-unstable

Figura 3.12:

http://www.openni.org/downloadles/openni-ompliant-middleware-binaries/33-latest-unstable

Unavezdesargadoslos3arhivos,sedesomprime

(41)

Figura3.13:avin2-SensorKinet-0124bd2

2. Seinstalanlosarhivosreiéndesargadosenelsiguienteorden:

OpenNI-Bin-Win32-v1.0.0.25.exe

Figura3.14:OpenNI-Bin-Win32-v1.0.0.25.exe

Para instalar el Sensor, se debe ir a la arpeta desomprimida

avin2-SensorKinet-0124bd2yentraraBin.Ahoraseejeuta

(42)

PorúltimoseinstalaNITE-Bin-Win32-v1.3.0.18.exe.

Figura3.16:NITE-Bin-Win32-v1.3.0.18.exe

Enestaparteelprogramapideelnúmerodelienia,porloqueseingresa:

0KOIk2JeIBYClPWVnMoRKn5dY4=;estenúmerodelieniaes

válidaparatodaslasversiones.

Figura 3.17:0KOIk2JeIBYClPWVnMoRKn5dY4=

3. Ahora se oneta el Kinet. En este punto aparee automátiamente el

Asistente para hardware enontrado, el ual nos india que enontró el

(43)

Figura3.18:Asistenteparahardwareenontrado

Seseleionalaprimeraopión:Si,soloestavezEnlaventanaposterior,

seseleionaInstalarautomatiamenteelsoftware(reomendado).

Figura3.19:Instalarautomatiamenteelsoftware(reomendado)

(44)

Figura3.20:Instalaiónorreta.

Luego deinstalar elmotor, aparee queenontró elAudio,sin embargo,

Windows noinstala este driver.Esto noes problemayaqueno es

nee-sario. Finalmente aparee la ámara, la ual seinstala análogamente al

driverdelmotor.

Si seobserva el administradorde dispositivosse debería ver algoporel

estilo:

Figura3.21:Errordeonguraión

Observaión:siporalgúnmotivoWindowsnoreonoelosdrivers,éstos

sepuedeninstalar manualmentedesdelaarpeta

avin2-SensorKinet-0124bd2/Plataform/Win32/Driver,instalandodpinst-x86.exeo

dpinst-amd64.exedependiendosilaarquiteturaes32ó64bits.

4. ElúltimopasoantesdepoderprobarelKineteslamodiaiónde3

ar-hivos XML (Sample-Sene.xml, Sample-Traking.xml y

Sample-User.xml).

Éstosseenuentranenlasiguientedireión: C:\Arhivos de

(45)

preferidoseabreelarhivoSample-Sene.xmlysebusanlassiguientes

líneas:

<Liense vendor="PrimeSense" key="Insert Key"/>

<MapOutputMode xRes="320" yRes="280"FPS="30"/>

Lasualessereemplazanorrespondientementepor:

<Liensevendor="PrimeSense"key="0KOIk2JeIBYClPWVnMoRKn5dY4="/>

<MapOutputMode xRes="640" yRes="480"FPS="30"/>

Luego se guardael arhivoyse repitenlosmismo paso onlosarhivos

Sample-Traking.xmly Sample-User.xml.

Finalmentesepuedenprobarlosejemplosyomprobarquelainstalaión

fue exitosa.Los ejemplos queOpenNI traepordefeto seenuentranen

C:\Arhivos de programa\OpenNI\Samples\Bin\Release\

Figura3.22:EjemplodelOpenNi

También sepueden probarlosejemplos quetraeNITE, losualesse

(46)

Figura 3.23:EjemploNITE

Laposiiónmostradaenlaimagen3.22,eslaposiióndealibraiónque

utilizaKinetparaposteriormenterealizartraking.

Observaión: En algunos asoslos ejemplos no funionan o funionan

parialmente uando son ejeutados diretamente, si esto pasa se debe

ejeutardiretamentedesdelaonsoladeomandosdeWindows.Siestos

test no funionan signia que algo ha salido mal, así que es neesario

repetir lospasosanteriores.

EJECUCION DE APLICACIONES

Paraejeutar ualquierapliaióngratuitasedeberá ir alaarpeta

onte-nedoradedihosprogramas,dondeinmediatamenteseejeutaranlosomandos

deámaraparapoderprobarlaadquisiióndedatos.

(47)

deinstalaiónquedaronbienhehosyéldeinmediatoseejeutaraporonsola

elejemplodetraking,elualmuestraomoatravésdelosmovimientosdelas

manosseontrolanlasmaneillasdeunreloj.

Figura3.25:Controldelreloj(traking)

Otraapliaiónquepuedeserdegranayudaalahorademoverobjetosen

unambienterealesatravésdelmovimientodelasmanosontrolarlosursores

delmouseodeltelado,segúnsealaapliaiónfutura alaualestedestinada.

Figura3.26:Trakingteladoymouse

Porúltimo seenuentrauna apliaióndemapasdeprofundidadbásio,el

ualgeneraunaaparieniade profundidad aunafoto apturadaporelsensor

(48)

Figura3.27:Esenatridimensional

3.2.1. Doumentaión de los formatos de salida de la

in-formaión entregada por el dispositivo

EldriverentregadoporPrimesensepermiteobtener;depthMap,mapaIRy

mapaRGB.

Un depthMaporrespondeaunamatriz esalonadadepíxelesde

profundi-dad.Estoquieredeir,queunamatriz1D(arreglo)representaunamatriz2D.

Cadapíxeldeprofundidadesde2bytesyrepresentaladistaniaenmilímetros

deese píxelalsensor.

Elnúmerodepíxelesestádeterminadoporlaresoluión.Estosdatosde

pro-fundidadsepuedenobtenerpormediodelobjetollamadoDepthMetaData.

Una imagen RGB se ompone de Rojo, Verde y Azul. Cada uno de estos

oloresesde8bits,porloqueunpíxeltiene 24bits, queequivalea3bytes.

Porotro lado,una imagendel sensor infrarrojo, seompone de16 bits en

esaladegrises.

ParasaberómotrabajaronOPENNIyOpenCVenonjunto,se

(49)

http://openv.jp/openv-3.2.2. Rendimiento

LaspruebasserealizaronenunNotebookDELLINSPIRON15,onsistema

operativoWindows7ProfessionalSP1.

Es neesario tener unosrequerimientos mínimospara el orreto

funiona-miento del sistema,yaque laativaión del sensor, lageneraión denubesde

puntosyreaión delosmapasdeprofundidad exigenunrendimientosde

ma-quinaoptimoporeltamañodelosarhivosgenerados.

Lasaratareistiasmínimasdeseablesdelsistema sonlassiguientes:

Proesador:Intel(R)Core(TM)2DuoT64002.00GHz2.00GHz

MemoriaRAM:4,00GB (3,46GButilizable)

Tipodesistema:Sistemaoperativode32bits

3.3. Generaión de la nube de puntos y

extra-ión del mapa de profundidad

Kinet Windows SDK Beta omo se onoe esta herramienta, uenta on

RawSensorStreamselualpermiteteneraesoalossensoresdeolory

pro-fundidadpero abajo nivelparaonstruir apartirdeellos;teniendoen uenta

loanterior,segeneróundiagrama deujoelual representaelproesode

re-onstruión3Dqueseapliaenesteproyeto.

Figura3.28:CaraterístiageneraldelmapaRGB-D.

El algoritmosebasa enla adquisiiónde losdatosRGB yde profundidad

mediante lossensores queseenuentrandentro de laarquitetura del Kinet,

paraformartanto nubesdensasomonubesdispersasyformarsuperiesmás

denidas,estetipodereonstruiónadoptaelnombredetriangulaiónóptia

onluzestruturada.

(50)

áma-Figura3.30:RGBdeimágen

delambiente queestándentrodel ampodevisión.

PormediodelSDKdeKinetparaWindows,podemosobtenerlosdatosde

lasámarasytrabajaronellospara utilizarlosennuestrasapliaiones.

Lasimágenesqueseobtienendelsensorsealmaenanenunvetordebytes.

Lasimágenes seomponendeunonjunto depíxeles.Cadapixeldelaimagen

tiene4omponentesquerepresentanlosvaloresdelosoloresrojo,verdeyazul

másunaomponentequeorrespondeonelvalordetransparenia(alfa),enel

asodeimágenesRGBa,ounvalorvaío,siesdetipoRGB.

Figura3.29:Píxel

Cadaomponentedelpíxel tieneunvalordeimalde0a254loque

orres-ponde aun byte. De esta forma el vetorde bytes que obtenemos del sensor,

enelasodelaámaraRGB,esunarepresentaióndeesospíxelesorganizados

de arriba abajo y de izquierdaa dereha donde los 4 primeros elementos del

vetorseránlosvaloresrojo,verde,azulyalfadelpíxeldearribaalaizquierda

mientrasquelos4últimosserándelpíxeldeabajoaladereha.

Cuando se utilizan lasámaras de profundidad el proedimiento varía. Al

igualqueonlaámaraRGBtambiénobtendremosunvetordebytesperoen

estaoasiónesosbytes noorrespondenonlosvaloresdelosomponentesde

unpíxelsinoonladistaniadelpíxelalsensor.

(51)

Figura3.31:Profundidaddelaimágen

ámara.LaorganizaióndelospíxeleseslamismaqueonlaámaraRGB,los

2primerosbytesesladistaniadelpíxeldelaposiióndearribaalaizquierda

alsensorylos2últimossondelpíxeldeabajoaladereha.

Losdatosqueseobtienendelsensorseenuentranodiados,estossirven

parasaberquétanlejosseenuentraunpíxeldelsensor,onloquesetieneque

alularladistania apartirde esosdatos.Paraalularladistaniadebemos

derealizarunaseriedeoperaiones,paraestasoperaionesseutilizaelmétodo

Depthyaquesimplemente setienenlosdatosdeprofundidad,paraalularla

distania deun pixel enuna imagentipoDepth hayque haer una operaión

delógiaOR onlosbytes orrespondientes alpíxel, realizando antes un

des-plazamiento de8bits enel segundobyte; elrangodedistanias que aeptael

sensoresde850mma4000mm.

ObtenidoslosdatosdelaámaraRGByladeprofundidadsegenerannubes

depuntosdensasydispersassegúneltiempodemuestreooretardoentretoma

ytoma,lasámarasreopilaninformaióna30fps,yuyotiempodemuestreo

delambiente esde41mselualsumadoaltiempodelproesoyelmovimiento

delKinetesde200a300ms.

Conlanubedepuntosgeneradadeadaunadelasmuestras,seimplementa

unalgoritmomediante elualsealineandosnubesdepuntostridimensionales,

expresadasendistintasrefereniasyorrespondientesaunobjeto dado.El

ob-jetivoesenontrarlamatriz derotaiónyelvetordetraslaiónqueapliados

aunanubedepuntos,nospermitanalinearlaonlaotra.

El algoritmoque se implementa es elde ICP (IterativeClosest Point),

re-quiereloalizarelpunto máseranode unanubedepuntos aunpunto dado

deotranube.ElalgoritmoICPsiempreonvergemonótonamenteaunmínimo

loaldeunadistaniauadrátiamedia.Latasadeonvergeniaesrápida

du-rante lasprimerasiteraiones.Dadounonjunto adeuadodeestadosiniiales

de rotaionesy traslaiones sepuede minimizar globalmente la distania

(52)

altomar variasmuestrasimpliaaumentareltiempoempleadoenlaejeuión

delprograma,yporotrolado,haerlorobustoenpreseniadepuntosextraños

(outliers).

Y porúltimo serepite elmuestreode formaonseutivautilizandoel

algo-ritmoIPC paralograrlaunióndediferentesimágenesdeunmismoambiente.

Estealgoritmodereonstruióninvoluradosfases:unaeslamedidadela

superiepormediodeunesaneado3Dylaotra,esunareonstruióndelos

datosadquiridos.

Primero quetodo todas las nubes de puntos que onstituyen ada imagen

debenseralineadasenelmismosistemadereferenia,yesteeselobjetoentral

delalgoritmoIPC.Posteriormenteseintegranlasimágenesysereaunmodelo

norepetidoenelquenohaysuperiesoultadas.

ComopuntodepartidasetienendosnubesdepuntosRIyRII.Sepretende

alinear RI on RII. Para ello esneesario enontrar una matriz de rotaión y

unvetordetraslaión,denotandoalonjuntoomo

T

LM S

, talque

T

LM S(

R

I

)

sealineeon

R

II

.Elalgoritmopretendeenontrariterativamenteestevalorde

T

LM S

.

1. Iniializaión:

T

LM S

T0

.El programapermite unainiializaión ejeu-tadaporelusuarioyonel

O0

siempreenelkinet.

2. Unonjuntode

N

S

puntos

P

I

RS

esextraídode

R

I

deformaaleatoria:

P

I

RS

RS

(

R

I

, N

S

)

.

3. Se probarán distintas rotaiones y traslaiones iniiales en este paso, es

deirrepetirlospasosa), b),) queseguidamente desribimosenelaso

dequeenelpaso1nosehayaelegidolaopióndeiniializaión.En aso

ontrarioseprobaráúniamente onlatraslaiónyrotaióniniial

intro-duidaporelusuario.

a) El onjunto de puntos

P

I

RS

es usado por el algoritmoICP onla

se-gunda imagen RII para estimar los parámetrosdel movimiento.

T

ICP,n

ICP(

P

I

RS

,

T

LM S

,

R

II

).

b)Elmovimientoestimadoesevaluadopordtip(

P

I

RS

,

T

ICP,n

,

R

II

). ) Si dtip(

P

I

RS

,

T

ICP,n

,

R

II

) <dtlms(

R

I

,

T

LM S

R

II

),siendo dtmlsla

funiónquenosmaraunvalorparaladistaniaentre

P

I

RS

y

R

II

,entones

sesustituye

T

LM S

T

ICP,n

.Seobservanventajasentiempodeejeuión a la hora de omparar en la distania dtip úniamente la muestra de

R

I

,

P

I

RS

,envez deutilizartodalaimagen

R

I

.

(53)

Elmovimientoresultante

T

LM S

satisfaedtlms(

P

I

RS

,

T

LM S

,

R

II

)=míndtip(

P

I

RS

,

T

ICP,n

,

R

II

) 1

n

N

T

y estehehoonstituye elresultado de laestimaión demovimiento dtlmsentre

R

I

y

R

II

.

Porúltimo esneesario aplia el métodode Delaunay, para lograrrealizar

una triangulaión de los puntos en las superies para lograr una superie

solidadelaimagennal.

Figura3.32:TriangilaiónporDelaunay

3.4. Interfaz usuario

MeshLableproporionaalusuarioenunsóloprograma,unagranantidad

deutilidades (tools) muy ompletaspara la ediión,limpieza, reparaión,

ins-peión, renderizaiónyonversiónde formatosen estetipodeestruturasde

mallas.MeshLabesunsistema totalmente gratisydeódigoabiertoquesirve

paraproesaryeditarmallastriangularesnoestruturadas,soportandolos

for-matosmáshabituales(PLY, STL,OFF, OBJ, 3DSy COLLADA), ademásde

losltrosmásomunes(quitardupliados,vértiessinreferenias,arasnulas,

et.), división de superies y suavizado de lamalla resultante. El sistema se

ayudaenlalibreríapúbliaVGCpara ejeutarlastareasdeproesamientode

mallas`vg.sf.net`, ysu objetivoprinipal es ayudar yfailitar eltratamiento

demodelosnoestruturadosdegrantamañoqueprovengandeunesaneo3D.

Enlaúltimaversiónsehanañadidomejorasenelentornográodemodoque

ahorasepuedeambiarelolordepartedelamallaparadifereniarlaspartes

(54)

Figura3.33:InterfazMeshLab

Con esta herramienta de software, el usuariotiene la posibilidad de

inter-atuar on el ambiente en 3D, logrando navegar por él, medir superies y

modiarlastexturasdelosarhivos.

Figura3.34:Texturasdiferentes.

AliniiarMeshLab,seativaautomátiamenteelmododeámaradela

in-terfaz,elusuariopuedenavegarporelentornoutilizandolasfunionesdemouse

quese utilizapara alejarnos,aerarnos yrotar el objeto, elmodoámara se

puededesativar para habilitarotrasfuniones omo porejemplo modiar la

malla,solidoonubede puntos, onel modoámaradesativado lasfuniones

delmouseambianparapermitirmodiarlosobjetos.

(55)

Estasherramientassepuedenativardesdeelmenúdeediiónodelabarra

deherramientas(todoslosbotonesaladereha).Laativaióndeunadeestas

herramientas por lo general ambia la forma de interatuar onla malla, las

(56)

ACCESO AL SISTEMA

Eneldesarrollodelproyetosegenerandosalternativasdiferentesdeentrada

alosdatosyalavisualizaión,dandoomoresultadodostiposdeomuniaión

para diferentes apliaiones; teniendo esta idea, es de donde se derivan dos

alternativasque sonla omuniaiónporRedde árealoal (LAN) e Internet,

las uales permiten aeder de forma remota a los datos pero on diferentes

araterístias,apliaionesytiempos.

4.1. Aeso por mediode red de área loal(LAN)

Lareddeárealoalrealizauna interonexiónentreomputadoresy

perifé-rios.Suextensión puedeserlimitadafísiamente aunediiooaunentorno

máximode200metros;laapliaiónrealizadaparaelproyetoestáreadapara

interonetarlaplataformamóvilterrestreylaestaióndetrabajodelusuario.

PormediodeestaReddeárealoalelusuariotienelaposibilidadde

one-tarsealaplataforma móvil yextraerla informaióndelambienteaptadapor

elsensor;EstaredLANéstaonguradapara operarde10Mbpsoa100Mbps.

Pormedio de la utilizaión de laapliaión de Windowspara laonexión

aesritorioremoto,elusuariotiene laposibilidad demanipularelomputador

queseenuentrainstaladoenlaplataformamóvil,observandodeestarformael

esritorioyporendeelproesode reonstruión,también puedeaeder ala

interfazgráaparaque puedamanipular,modiar ynavegaronelentorno

reonstruido,estoon elndequeenlaestaióndelusuarionoseuente on

losprogramasyapliaionesneesariaspara visualizarelproeso.

EnestaomuniaióntipoLAN,laplataformamóvilnavegaporelentorno

manejado aontrol remoto por el usuario, la plataforma realizala respetiva

adquisiióndedatos, almaenándolosenelproesadorCPU, almismo tiempo

(57)

en3DejeutandolaapliaiónenlaCPUdelaplataformamóvil,aligualpuede

teneraesoalarhivoPLYgeneradoporelsistemadereonstruióny

trans-portarlosdatosdesdelaplataformamóvilterrestrehastalaestaiónremotaja.

En estaredde árealoalesposibleinteronetarvarios omputadoresala

plataformamóvil, paraque variosusuarios, sies neesario,tengan aeso ala

informaión,esposiblerestringirlainformaiónaotrosusuarios,sepuedelograr

que solo tengan aesoa una determinada informaión osimplemente tengan

solovisualizaión;esimportanteseñalarqueelnúmerodeusuariospresentesen

lared LANtieneuna inuenia notable sobre el rendimiento que losusuarios

puedanesperar.

Paraonetarseaunequiporemoto,dihoequipodebeestarenendido,

te-nerunaonexióndered,elEsritorioremotodebeestarhabilitado,debetener

aesodered alequiporemoto ytener permisopara onetarse.Paraobtener

permisoparaonetarse,debeestarenlalistadeusuariosloquemejora

notable-mentelaseguridaddelosdatosalmaenadosylatrasformaiónomanipulaión

delosmismos.

Figura4.1: Reddeárealoal(LAN)

En laomuniaión de tipo LANen la que el dispositivose enuentra

o-netado a un omputador y esta a su vez onetado a un router el ual por

onguraiónpermiteeltrasladodeinformaiónaotroomputadortieneomo

ventajaquelosdatosoinformaiónquesetranserenendihoproesopueden

sertrasmitidos y reepionadoshasta laestaiónremota jaen unmínimode

tiempoelualpermiteiralmaenadomayorantidaddebits,loualtieneomo

ventajaquesepuedeusartodoelanhodebandaparaunasolaapliaión,uya

ventaja esonsideradaprinipalmente porno tener ningúntipode ruptura lo

(58)

pervisiónenlainformaiónque segeneratrama atrama enunambiente,esto

quieredeirqueelusuarioposeelaapaidadvigilar elestadodeunambiente

eniertoperiododetiempo.

4.2. Aeso por medio de Internet (WAN)

EnestaonexiónseutilizaomoujoytransportededatosunaredWANde

tipointernet,laplataformamóviltieneaesoainternetaligualquelaestaión

remotaja, esto implia que ada uno posee una direión IP, onesto ya es

suienteparadireionarlasIPdeadaequipoydeestaformalograrenlazar

tantoelHostomoelliente.

Esta red, aligual que la red LAN, permite al usuarioaeder aesritorio

remoto y a los datos que se enuentren en el host, esto ayuda al usuario a

trasportardatos desde la plataforma móvil terrestre hasta la estaión remota

ja; uando el liente no posee el software neesario para orrer laapliaión

opara visualizar elarhivoPLY generadoenelhost,elusuariopormediodel

esritorioremotologravisualizarentiemporeallareonstruióndelambiente

en3D,aligualtieneaesoalarhivoPLYgenerado porelprogramaparaque

puedaabrirloenlainterfaz gráadeMeshlabqueestá instaladoen el

proe-sador(PC) delaplataforma, esto enel asoenque laplataforma móvil fuese

autónomaoinluso si fuese ontroladaaontrol remoto por otrapersonay a

distanias extremadamente grades omo por ejemplo de una iudad a otra o

inlusounadistaniamayor.

Paraqueestetipoderedfunione, tanto elhostomoellientetienenque

estaronetadosainternetalmismo tiempo,ypormedio deuna herramienta

de software libre llamado LogMeInse sinronizan ambos ordenadoresonsus

respetivasdireionesIP,lograndodeestaformarearelenlaede

omunia-ión.Por medio de LogMeIn selogratransmitir de ladoa ladolos arhivosy

aederalesritorioremotodelaplataforma.

Laideadeimplementar laredWANesqueelusuarioseaapazdeaeder

(59)

Figura4.2:Internet

Atualmente on el avane de la tenología y las redes de omuniaión

esposible tener el mundo en una sola ventana, lo ual se ve representado en

lasapliaionesen donde semuestran lugares geográoslejanos, en dondeel

usuariosetrasladaaotrolugarsimplementeonetandounordenadoraunared

ampliadeomuniaión,loualpermiteaederainformaiónqueseenuentra

(60)

PRUEBAS, RESULTADOS

En esteapítulo semuestralosresultadosexperimentalesyaspetosquese

tuvieronenuentaen lareonstruiónde losambientes quefueron puestos a

prueba,enesteaso,lospasillosdelaUniversidadMilitarNuevaGranadayel

laboratorioderobótiaeinteligeniaartiial.

Como resultado al diseñomeánio, se logramontar eldispositivoKinet,

elproesador(PC) yelenrutador paralaomuniaión,alaplataforma móvil

terrestrelaualsepuedeverenlagura5.1.y5.2

(61)

Figura5.2:Montajenal(Vista Frontal yTrasera)

DespuésdealibrareldispositivoKinet,yestaronguradaonel

ordena-dorHost,seproedióaativaslasámaras,omoloeslaRGB, ylainfrarroja,

lasualesgenerantrestiposdevisualizaión:

La primera es la RGB la ual se muestra en la imagen 5.3, en la ual se

usantres olores para reproduir 16.7millones de olores yformar las

(62)

Figura5.3:RGB

Luegoelsensorgeneraunaimagendemapasdeprofundidad,laualesala

losoloresdependiendodeladistaniaalaualseenuentrelosobjetosdeella,

generandolasiguienteimagen5.4,yquetambiénseverepresentadaenlagura

5.5dondesepuedemodiarladistaniadeaptura,tantolamáximaomola

mínimapermitiendodeestaformadarrangosvariablesuandosequiere

aptu-raroreonstruir espaiosdeproporionesvariables, loualhae queaumente

elgradodealibraióndeldispositivo.

(63)

Figura5.5:Maximosyminimosdeoberturadelaimagen

Yporúltimolaimagendegeneraióndelmapatridimensionaldelambiente

atual elual se vagenerando amedida que la plataforma se vadesplazando

por el terreno, de esta forma el ambiente se rerea de forma virtual y se va

generandounamayadepuntoslasualesvaalmaenandoenunarhivo.PLY,

elualgenera segúnlamisma distania reorrida,yaqueentre másespaio o

terrenoreorridomayorseráelespaioenmemoriaqueutilizaraeldispositivo,

por lo ual se requiere de una antidad de memoria mínima para reonstruir

(64)

Figura5.6:Mapareontruido

Todoloanteriorloualsemuestraenlapantallaprinipaldelaplataforma

móvil, es enrutado vía LAN, las uales trasmiten y reepionan las imágenes

generadas por el sensor y todo el proesamiento que se enuentra dentro del

ordenador,yesvisualizadoenprimerainstaniaporelusuarioqueseenuentra

enlaplataformaliente,lauallepermitetener aesoinmediatoala

reons-truión,perosinpodertrasformardihainformaión;másadelante,despuésde

tenerunreorridoyaalmaenado,elusuarioesapazdetomardihosdatos,en

esteasolanubedepuntosyareonstruida,ytenerlaposibilidaddeambiara

gustopropioparahaeranálisisposteriores,yaseanmediionesorediseñosde

(65)

Figura5.7: Ambientereonstruido(Pasillo-Laboratorio)

Yporúltimosemuestralamanipulaiónqueselepuededaralosdatosya

apturadosyguardadosonanterioridad,losualespermitentomarmediiones

yompararlasendadoasoonlasreales,lasualesseobservanenlasiguiente

imagendonde unpasilloes reonstruidoy anexadoala plataformaMeshLab,

(66)

Figura5.8: Reonstruióndelpasillo

(67)

CONCLUSIONES Y LINEAS

FUTURAS

Basadosenlosobjetivospropuestos,selogróabordarelproblemaplanteado

paraeldesarrolloyapliabilidaddeesteproyeto,dandolasoluión,desarrollo

eimplementaióndeldispositivoonsusrespetivastareaspara quealnal se

logrararearlareonstruióndeunambiente en3D.

Como primer objetivo umplido, se diseñó e implemento los soportes del

sistema;el soporte del kinet sereó onel n de tener la mejor panorámia

sobreelambiente,estosignioquedentrodelrangovisualdelsensornopodía

apareerninguna parte delaplataforma móvilodel propiosistema,yaquesi

estosuedía sereaban superies onstantes einexistentes dentro el entorno

y por ende nose podía realizaruna reonstruión orretadel ambiente,

te-niendolosrangosvisualesdelsensorKinet,fueposibleestableerlaubiaión

exataenlaplataformamóvilterrestre;porotrapartesediseñóunsoportepara

elenrutador,este soporteseinstaló enlaparte exteriorde laplataformapara

aproveharlasventajasquebrindalaseñalinalámbriaenuantoasuveloidad

detransportede datos,por último sereóunabase sobre laubiertasuperior

de laplataforma para oloar el omputador enargado del proesamiento de

losdatosadquiridosporelsensor, estaplataformasediseñóonelnde

brin-darmayor soporte yestabilidad alproesadoralmomento de navegarpor un

ambienteevitandoqueelomputadorpuedeaerdelaplataforma;todosestos

soportesse diseñaronon materialesligeros omo lo sonel PVC y elArílio

onelndenoaumentarsigniativamente elpesodelaplataformayllegara

afetarsuloomoión.

Paraontinuar onel desarrollodel proyetoy elumplimiento de los

ob-jetivos planteados,selogróimplementar dostipos dearquiteturas dered, las

ualesserearonparapermitirlealusuarioaederalainformaiónde

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